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Enregistrement W2171235434 · doi:10.1093/beheco/arp025

Species and population differences in social recognition between fishes: a role for ecology?

2009· article· en· W2171235434 sur OpenAlexaff
Ashley J. W. Ward, Mike Webster, Anne E. Magurran, Suzanne Currie, Jens Krause

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyGasterosteusSticklebackGuppyContext (archaeology)MatingPopulationKin recognitionPoeciliaZoologyFish <Actinopterygii>Fishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The social organization of animals is reliant on recognition. However, the precision and specificity with which an individual animal recognizes another in a social context, and the sensory mechanisms that it employs, may vary both within and between species. Differences in the ecology and in the mating systems of species may drive the evolution of different recognition abilities, ranging from individual-specific recognition to more general forms of recognition. We examined social recognition in two important model species in behavioral ecology, the guppy (Poecilia reticulata) and the three-spined stickleback (Gasterosteus aculeatus). We found that guppies were capable of individual recognition of conspecifics, as well as being able to differentiate between groups of conspecific based on cues relating to resource use and habitat use. By contrast, sticklebacks showed no ability to recognize individuals in a social context after prior interactions. Nonetheless, two out of three populations of sticklebacks demonstrated general recognition abilities, based on cues relating to resource use. We discuss the potential relationship between social recognition mechanisms and the ecological and life-history parameters of species and populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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