Risk assessment and predator learning in a changing world: understanding the impacts of coral reef degradation
Notice bibliographique
Résumé
Habitat degradation is among the top drivers of the loss of global biodiversity. This problem is particularly acute in coral reef system. Here we investigated whether coral degradation influences predator risk assessment and learning for damselfish. When in a live coral environment, Ambon damselfish were able to learn the identity of an unknown predator upon exposure to damselfish alarm cues combined with predator odour and were able to socially transmit this learned recognition to naïve conspecifics. However, in the presence of dead coral water, damselfish failed to learn to recognize the predator through alarm cue conditioning and hence could not transmit the information socially. Unlike alarm cues of Ambon damselfish that appear to be rendered unusable in degraded coral habitats, alarm cues of Nagasaki damselfish remain viable in this same environment. Nagasaki damselfish were able to learn predators through conditioning with alarm cues in degraded habitats and subsequently transmit the information socially to Ambon damselfish. Predator-prey dynamics may be profoundly affected as habitat degradation proceeds; the success of one species that appears to have compromised predation assessment and learning, may find itself reliant on other species that are seemingly unaffected by the same degree of habitat degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».