Predator-recognition training enhances survival of brook trout: evidence from laboratory and field-enclosure studies
Notice bibliographique
Résumé
In this study we tested whether brook trout (Salvelinus fontinalis) can learn to recognise predators through releaser-induced recognition learning and whether this learning enhances survival of trout during encounters with a predator. In our initial experiment, we exposed hatchery-reared predator-naïve brook trout to chemical stimuli from predatory chain pickerel (Esox niger) paired with alarm signals released by damaged trout, disturbance signals, or distilled water. In subsequent tests 24 h later, when only pickerel odour was presented, trout conditioned with damage-released alarm signals exhibited antipredator behaviour (i.e., decreased movement and altered foraging patterns), in contrast to the other treatments, thereby demonstrating learned recognition of the predator. In our second experiment we showed that trout retained the ability to recognise the predator for at least 10 days. In the next series of experiments we explicitly tested whether training trout to recognise predators confers a survival benefit. During staged encounters with chain pickerel (in both the laboratory and the field), trained fish were better able to evade the predator than nontrained fish. Ours is the first study to demonstrate that fish trained to recognise predators gain a survival benefit during staged encounters with a predator.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».