Learned Recognition of Heterospecific Alarm Signals: The Importance of a Mixed Predator Diet
Notice bibliographique
Résumé
A wide diversity of aquatic organisms release alarm signals upon being attacked by a predator. Alarm signals may ‘warn’ nearby individuals of danger. Moreover, the signals may be important in facilitating learned recognition of unknown stimuli. It is common for different prey species to respond to each other’s chemical alarm signals. In many cases, the responses are learned but no learning mechanisms have been identified to date. In this study we tested whether prey fish can learn the identity of an unknown alarm signal when they detect it in association with conspecific alarm cues in the diet of a predator. Chemical alarm cues are known to be conserved in the diet of predators. We conditioned fathead minnows (Pimephales promelas) with chemical stimuli from predatory yellow perch (Perca flavescens) fed a mixed diet of minnows and brook stickleback (Culaea inconstans), perch fed a mixed diet of swordtails (Xiphophorus helleri) and stickleback or distilled water. Minnows were subsequently exposed to chemical alarm cues of injured stickleback alone. Those minnows previously conditioned with perch fed a mixed diet of minnows and stickleback increased their use of shelter and ‘froze’ significantly more than minnows previously conditioned with perch fed a diet of swordtails and stickleback or those exposed to distilled water. These data demonstrate a mechanism by which minnows can learn the identity of a heterospecific alarm signal.
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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 ».