Ontogenetic changes in chemical alarm cue recognition and fast‐start performance in guppies (<i>Poecilia reticulata</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Risk recognition and fast‐start performance are critical to fish survival when faced with predators. Many fish species have been shown to recognize risks associated with chemical cues released by injured conspecifics. However, little is known about the ontogeny of “risk” recognition via damage‐released chemical alarm cues and fast‐start performance in prey fishes. The objectives of this study were to determine whether risk recognition and fast‐start performance in guppies ( Poecilia reticulata ) exhibit ontogenetic variation, and whether there is a trade‐off between risk recognition and fast‐start performance. To achieve these objectives, individual guppies from replicate groups were assayed on one of the 1st, 7th, 14th, 21st, or 28th day after their birth. We found that both the risk recognition and fast‐start performance in guppies exhibited ontogenetic variation, as on days 1 and 7, fish did not exhibit risk recognition when exposed to alarm cues from conspecifics, but by day 14, such recognition was evident. Noticeable increases in maximum linear velocity ( V max ), maximum linear acceleration ( A max ), and escape distance ( S 120 ms ) were concurrent with progressive ontogenetic stage, and no significant correlations were found between risk recognition and fast‐start performance at any ontogenetic stage. Our findings reveal ontogenetic variation in damage‐released chemical cue recognition and fast‐start performance in guppies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».