Tadpole antipredator responses change over time: what is the role of learning and generalization?
Notice bibliographique
Résumé
Many prey animals quickly learn the identity and risk level associated with unknown predators and this provides them with an immediate survival advantage. However, as time passes the information they learned about the risk level associated with the predator decreases in value. As the certainty of the information decreases, there should be a point in time when the prey should stop responding to the information. Here, we conditioned tadpoles to recognize a tiger salamander, fire belly newt, or goldfish and found that they responded to each of the 3 predators with an equal response both 1 day and 8 days postconditioning. Subsequently, we reconditioned each of the groups to recognize tiger salamanders alone and found that the duration of time for which the tadpoles responded to the tiger salamander cue was influenced by what the tadpoles learned in the past. Tadpoles conditioned twice to the tiger salamander retained their response the longest, whereas tadpoles taught goldfish and then tiger salamander responded to the tiger salamander for the least time. Those learning the newt and then the tiger salamander retained their response to the tiger salamander for an intermediate amount of time, indicating that information gained through predator generalization influences the retention of responses to predators. Our results highlight the complex algorithm used by animals to acquire, encode, and use information from 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».