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Enregistrement W2398164171 · doi:10.1159/000445973

Food Web Structure Shapes the Morphology of Teleost Fish Brains

2016· article· en· W2398164171 sur OpenAlexafffund
Nicholas B. Edmunds, Kevin S. McCann, Frédéric Laberge

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior and Evolution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésPelagic zoneFood webBiologyTrophic levelCerebrumLittoral zonePredationPredatory fishHabitatEcologyBrain morphometryBrain sizeZoologyNeuroscienceCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous work showed that teleost fish brain size correlates with the flexible exploitation of habitats and predation abilities in an aquatic food web. Since it is unclear how regional brain changes contribute to these relationships, we quantitatively examined the effects of common food web attributes on the size of five brain regions in teleost fish at both within-species (plasticity or natural variation) and between-species (evolution) scales. Our results indicate that brain morphology is influenced by habitat use and trophic position, but not by the degree of littoral-pelagic habitat coupling, despite the fact that the total brain size was previously shown to increase with habitat coupling in Lake Huron. Intriguingly, the results revealed two potential evolutionary trade-offs: (i) relative olfactory bulb size increased, while relative optic tectum size decreased, across a trophic position gradient, and (ii) the telencephalon was relatively larger in fish using more littoral-based carbon, while the cerebellum was relatively larger in fish using more pelagic-based carbon. Additionally, evidence for a within-species effect on the telencephalon was found, where it increased in size with trophic position. Collectively, these results suggest that food web structure has fundamentally contributed to the shaping of teleost brain morphology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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