Validation of 2D‐animated pictures as an investigative tool in the behavioural sciences: A case study with a West African cichlid fish,<i>Pelvicachromis pulcher</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Virtual stimuli represent an increasingly popular tool in the study of animal behaviour. Modern techniques have the potential to simplify and improve traditional experiments using live stimuli. However, the increasing availability of diverse techniques is associated with problems and limitations. Although many new methods have been developed, their validation remains largely untested. In the present study, we therefore performed two experiments to test whether 2‐D animations of predators and conspecifics elicit biologically appropriate behavioural responses in male rainbow kribs, Pelvicachromis pulcher . Individual responses towards a sympatric natural fish predator, Parachanna obscura , were tested using live predators and still colour photographs, animated using PowerPoint©. Compared to control trials (empty aquarium and white computer screen, respectively), individuals decreased their activity in response to both live and animated predators. We found no difference in activity between live and animation trials. Further, we tested individual aggression (frequency of aggressive behaviours) exhibited towards live and animated conspecifics. Individual aggressive behaviours shown towards live and animated conspecifics were positively correlated. Moreover, an individual's mean distance towards the opponent was a suitable proxy for individual aggression permitting the facilitation and standardisation of an individual's aggression through the use of a tracking software compared with the more laborious, traditional manual assessment. Our results show that simple, inexpensive animation techniques have the potential to provide an easy‐to‐apply and useful technological advance in animal behaviour research.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».