School is out on noisy reefs: the effect of boat noise on predator learning and survival of juvenile coral reef fishes
Notice bibliographique
Résumé
Noise produced by anthropogenic activities is increasing in many marine ecosystems. We investigated the effect of playback of boat noise on fish cognition. We focused on noise from small motorboats, since its occurrence can dominate soundscapes in coastal communities, the number of noise-producing vessels is increasing rapidly and their proximity to marine life has the potential to cause deleterious effects. Cognition-or the ability of individuals to learn and remember information-is crucial, given that most species rely on learning to achieve fitness-promoting tasks, such as finding food, choosing mates and recognizing predators. The caveat with cognition is its latent effect: the individual that fails to learn an important piece of information will live normally until the moment where it needs the information to make a fitness-related decision. Such latent effects can easily be overlooked by traditional risk assessment methods. Here, we conducted three experiments to assess the effect of boat noise playbacks on the ability of fish to learn to recognize predation threats, using a common, conserved learning paradigm. We found that fish that were trained to recognize a novel predator while being exposed to 'reef + boat noise' playbacks failed to subsequently respond to the predator, while their 'reef noise' counterparts responded appropriately. We repeated the training, giving the fish three opportunities to learn three common reef predators, and released the fish in the wild. Those trained in the presence of 'reef + boat noise' playbacks survived 40% less than the 'reef noise' controls over our 72 h monitoring period, a performance equal to that of predator-naive fish. Our last experiment indicated that these results were likely due to failed learning, as opposed to stress effects from the sound exposure. Neither playbacks nor real boat noise affected survival in the absence of predator training. Our results indicate that boat noise has the potential to cause latent effects on learning long after the stressor has gone.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».