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Enregistrement W2805749946 · doi:10.1111/1365-2435.13128

Wild and laboratory exposure to cues of predation risk increases relative brain mass in male guppies

2018· article· en· W2805749946 sur OpenAlexafffund
Adam R. Reddon, Laura Chouinard‐Thuly, Ioannis Leris, Simon M. Reader

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésGuppyPredationPoeciliaBiologyPoeciliidaePredatorZoologyEcologyPopulationBrain sizeFish <Actinopterygii>DemographyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is considerable diversity in brain size within and among species, and substantial dispute over the causes, consequences and importance of this variation. Comparative and developmental studies are essential in addressing this controversy. Predation pressure has been proposed as a major force shaping brain, behaviour and life history. The Trinidadian guppy, Poecilia reticulata, shows dramatic variation in predation pressure across populations. We compared the brain mass of guppies from high and low predation populations collected in the wild. Male but not female guppies exposed to high predation possessed heavier brains for their body size compared to fish from low predation populations. The brain is a plastic organ, so it is possible that the population differences we observed were partly due to developmental responses rather than evolved differences. In a follow‐up study, we raised guppies under cues of predation risk or in a control condition. Male guppies exposed to predator cues early in life had heavier brains relative to their body size than control males, while females showed no significant effect of treatment. Collectively our results suggest that male guppies exposed to predation invest more in neural tissue, and that these differences are at least partly driven by plastic responses. A plain language summary is available for this article.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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