Background level of risk determines how prey categorize predators and non-predators
Notice bibliographique
Résumé
Much of the plasticity that prey exhibit in response to predators is linked to the prey's immediate background level of risk. However, we know almost nothing of how background risk influences how prey learn to categorize predators and non-predators. Learning non-predators probably represents one of the most underappreciated aspects of anti-predator decision-making. Here, we provide larval damselfish (Pomacentrus chrysurus) with a high or low background risk and then try to teach them to recognize a cue as non-threatening through the process of latent inhibition. Prey from the low-risk background that were pre-exposed to the novel odour cues in the absence of negative reinforcement for 3 days, and then provided the opportunity to learn to recognize the odour as threatening, failed to subsequently respond to the odour as a threat. Fish from the high-risk background showed a much different response. These fish did not learn the odour as non-threatening, probably because the cost of falsely learning an odour as non-threatening is higher when the background level of risk is higher. Our work highlights that background level of risk appears to drive plasticity in cognition of prey animals learning to discriminate threats in their environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».