The Meaning of Jolts by Fish Clients of Cleaning Gobies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cooperative interactions offer the inherent possibility of cheating by each of the interacting partners. A key challenge to behavioural observers is to recognize these conflicts, and find means to measure reliably cheating in natural interactions. CleanerfishLabroides dimidiatuscheat by taking scales and mucus from their fish clients and such dishonest cleaning has been previously recognized in the form of whole‐body jolts by clients in response to cleaner mouth contact. In this study, we test whether jolts may be a general client response to cheating by cleaners. We experimentally varied the ectoparasite loads of yellowtail damselfish (Microspathodon chrysurus), a common client of the cleaning gobyElacantinus evelynae, and compared the rates of jolts on parasitized and deparasitized clients. As predicted if jolts represent cleaner cheating, deparasitized clients jolted more often than parasitized clients, and overall jolt rates increased over time as client parasite load was presumably reduced by cleaning activity. Yellowtail damselfish in the wild jolted significantly less frequently than those in captivity, which is consistent with a loss of ectoparasites during capture. Our results suggest that jolts by clients of cleaning gobies are not related to the removal of ectoparasites. Client jolts may therefore be a generally accurate measure of cheating by cleanerfish.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».