How to Navigate in Different Environments and Situations: Lessons From Ants
Notice bibliographique
Résumé
Ants are a globally distributed insect family whose members have adapted to live in a wide range of different environments and ecological niches. Foraging ants everywhere face the recurring challenge of navigating to find food and to bring it back to the nest. More than a century of research has led to the identification of some key navigational strategies, such as compass navigation, path integration, and route following. Ants have been shown to rely on visual, olfactory, and idiothetic cues for navigational guidance. Here, we summarize recent behavioral work, focusing on how these cues are learned and stored as well as how different navigational cues are integrated, often between strategies and even across sensory modalities. Information can also be communicated between different navigational routines. In this way, a shared toolkit of fundamental navigational strategies can lead to substantial flexibility in behavioral outcomes. This allows individual ants to tune their behavioral repertoire to different tasks (e.g., foraging and homing), lifestyles (e.g., diurnal and nocturnal), or environments, depending on the availability and reliability of different guidance cues. We also review recent anatomical and physiological studies in ants and other insects that have started to reveal neural correlates for specific navigational strategies, and which may provide the beginnings of a truly mechanistic understanding of navigation behavior.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».