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Enregistrement W2096700249 · doi:10.1111/j.1439-0310.2010.01838.x

Caribbean Cleaning Gobies Prefer Client Ectoparasites Over Mucus

2010· article· en· W2096700249 sur OpenAlexafffund
Marta C. Soares, Isabelle M. Côté, Sónia C. Cardoso, Rui F. Oliveira, Redouan Bshary

Notice bibliographique

RevueEthology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWrasseForagingGobyCoral reef fishBiologyFisheryEcologyBusinessFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract If cooperation often involves investment, then what specific conditions prevent selection from acting on cheaters that do not invest? The mutualism between the Indo‐Pacific cleaner wrasse Labroides dimidiatus and its reef fish clients has been a model system to study conflicts of interest and their resolution. These cleaners prefer client mucus over ectoparasites – that is, they prefer to cheat – but punishment and partner switching by clients enforce cooperative behaviour by cleaners. By contrast, clients of Caribbean cleaning gobies ( Elacatinus spp.) do not to use punishment or partner switching. Here, we test the hypothesis that the behavioural differences between these two cleaner fish systems are caused by differences in cleaner foraging preferences. In foraging choice experiments, we offered broadstripe cleaning gobies Elacatinus prochilos client‐derived parasitic isopods, client mucus and a control food item. The cleaning gobies significantly preferred ectoparasites over mucus or the control item, which contrasts with cleaner wrasses. We propose that the low level of cleaner–client conflict arising from cleaning goby foraging preferences explains the observed lack of strategic partner control behaviour in the clients of cleaning gobies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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