The complexity of high-frequency electric fields degrades electrosensory inputs: implications for the jamming avoidance response in weakly electric fish
Notice bibliographique
Résumé
Sensory systems encode environmental information that is necessary for adaptive behavioural choices, and thus greatly influence the evolution of animal behaviour and the underlying neural circuits. Here, we evaluate how the quality of sensory information impacts the jamming avoidance response (JAR) in weakly electric fish. To sense their environment, these fish generate an oscillating electric field: the electric organ discharge (EOD). Nearby fish with similar EOD frequencies perform the JAR to increase the difference between their EOD frequencies, i.e. their difference frequency (DF). The fish determines the sign of the DF: when it has a lower frequency (DF > 0), EOD frequency is decreased and vice versa . We study the sensory basis of the JAR in two species: Apteronotus leptorhynchus have a high frequency ( ca 1000 Hz), spatio-temporally heterogeneous electric field, whereas Eigenmannia sp. have a low frequency ( ca 300 Hz), spatially uniform field. We show that the increased complexity of the Apteronotus field decreases the reliability of sensory cues used to determine the DF. Interestingly, Apteronotus responds to all JAR stimuli by increasing EOD frequency, having lost the neural pathway that produces JAR-related decreases in EOD frequency. Our results suggest that electric field complexity may have influenced the evolution of the JAR by degrading the related sensory information.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».