Larval amphibians learn to match antipredator response intensity to temporal patterns of risk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The importance of temporal variability in risk has recently come to the forefront of research examining the behavioral ecology of predator–prey relationships. Temporal variability has been known to drive patterns of behavioral responses associated with foraging, reproduction, and territorial defense of prey animals. However, it is unknown if such behavioral responses are a result of selective depredation, which leads to innate temporal patterns of behavior, or, alternatively, are a result of learning by the prey. Here, we investigated whether larval wood frog (Rana sylvatica) tadpoles can learn to adjust the intensity of their antipredator responses to match the temporal patterns of risk they experience. Tadpoles were exposed to the odor of a predatory salamander paired with injured conspecific cues (salamander present and feeding) during the morning and received the salamander odor alone in the evening (salamander present but not feeding—morning risk treatment), whereas another group received the opposite treatments (evening risk treatment). The 2 groups were treated for 9 days. When subsequently exposed to salamander alone in the evenings, the tadpoles from the evening risk treatment responded with greater antipredator response intensity than the tadpoles from the morning risk treatment. This indicates that tadpoles have the ability to learn the change in predation risk they experience throughout the day and respond to such threats with an intensity reflecting their vulnerability to the predators.
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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) | 0,001 | 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 découle