Associative learning in male rusty crayfish (<i>Orconectes rusticus</i>): conditioned behavioural response to an egg cue from walleye (<i>Sander vitreus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Chemical communication governs a diversity of life processes in aquatic organisms. Crayfish use chemoreception during reproduction, social hierarchy formation, predation avoidance, and resource localization. Fish eggs release recognizable chemoattractants for vertebrate predators of eggs that can motivate crayfish to engage in egg predation as well. We hypothesized that male rusty crayfish ( Orconectes rusticus (Girard, 1852)) from a lake free of walleye ( Sander vitreus (Mitchill, 1818)) would not possess an innate recognition of a walleye egg cue. However, if conditioned by employing a single 2 h paired stimulus exposure (known food cue + egg cue), then male rusty crayfish would be attracted to the same egg cue upon subsequent exposure. Using a Y-maze behavioural arena we discovered that once conditioned, crayfish took significantly less time to choose the arm containing the egg cue alone relative to a control. Our study suggests that male rusty crayfish exhibit second-order conditioning through associative learning, allowing them to quickly and easily learn to identify novel odour stimuli from fish eggs under laboratory conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».