Chemosensory predator recognition induces defensive behavior in the slow-worm (<i>Anguis fragilis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Many antipredator adaptations are induced or mediated by the ability of the prey to recognize chemical cues from the predator. This ability is particularly advantageous for organisms whose environment precludes the effective use of other sensory systems, such as fossorial lizards. We tested the ability of the slow-worm, Anguis fragilis Linnaeus, 1758, a semifossorial legless lizard, to detect and discriminate chemical stimuli arising from potential predators. We compared rates of tongue-flicks to swabs impregnated with scents from the smooth snake (Coronella austriaca Laurenti, 1768), a sympatric predator, the grass snake (Natrix natrix (Linnaeus, 1758)), a sympatric but non-saurophagous predator, and the three-toed skink (Chalcides striatus (Cuvier, 1829)), a sympatric insectivorous, and thus innocuous, skink. Differential tongue-flick rates suggest that scents of smooth snakes were recognized by slow-worms. Moreover, scents of smooth snakes were quickly avoided and elicited defensive behaviors much more often than any other scent, suggesting that chemical cues are a reliable means of assessing the snake's presence. These chemosensory capacities would be evolutionarily advantageous to avoid predation by snakes and are likely to represent a component of the suite of adaptations associated with low-visibility habitats.
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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 ».