Seeing orange: prawns tap into a pre-existing sensory bias of the Trinidadian guppy
Notice bibliographique
Résumé
Sensory bias, a predisposition towards certain signals, has been implicated in the origin of mate preferences in some species. A risk associated with these biases is that they can be co-opted by predators as sensory lures. Here we propose that the orange spots on the brown pincers of a diurnal, predatory species of prawn function as lures for Trinidadian guppies, which have a sensory bias for orange. We exposed female guppies to (i) a life-like model of this Trinidadian prawn with orange, green or no spots on the pincers or (ii) a live, novel (non-Trinidadian) crustacean (crayfish), also with spotted pincers. First, we provide evidence that guppies sympatric with the prawn recognized our model as a potential predator. Next, we found that guppies spent more time in the dangerous head region of the model prawn with orange-spotted pincers compared with unspotted pincers. Finally, we show that allopatric, but not sympatric, guppies spent more time in the vicinity of the head of a live crayfish when orange spots were added to its pincers than when brown spots were added. Our results suggest that the orange spots on prawn pincers can act as a sensory lure.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».