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Enregistrement W2907895239 · doi:10.1242/jeb.192591

Bigger brains in trickier habitats

2019· article· en· W2907895239 sur OpenAlexaffabout
Andy J. Turko

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLepomisHabitatPredationEcologyCrayfishBrain sizeBiologyShorePlanktonPikeGeographyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Size matters, especially when it comes to brains. Larger brains are often linked to increased mental performance, but not all animals are brainiacs. Even after considering differences in body size, some species have much larger brains than others. Different individuals within a single species can also vary tremendously in brain size. Scientists do not have a firm grasp of why this variation exists, despite centuries of interest, but some have suspected that brain size may depend on how difficult it is to find dinner. For animals that need to search complex habitats to find their prey, a big brain may equal a full stomach.A new study, led by Caleb Axelrod at the University of Guelph, Canada, tested this ‘habitat complexity’ hypothesis of brain size by comparing pumpkinseed sunfish (Lepomis gibbosus) that lived in different parts of a large lake. Some sunfish always stick close to shore, where they search intensely amongst fallen branches and dense vegetation for tasty but well-hidden morsels like snails and crayfish. Other sunfish inhabit open water in the middle of the lake and simply snack on plankton as it drifts by. Axelrod and his team spent two summers catching sunfish from both habitats and then carefully collected and weighed their brains.Exactly as predicted, the sunfish from complex, near-shore habitats had brains that were about 8% larger than those of open-water plankton eaters. This is the first evidence that brain size can be linked to differences in habitat within a single species and provides evidence for the hypothesis that living in complex environments may increase brain size. Even within each habitat, however, an individual fish may feed on different amounts of plankton versus hard-to-find prey. To test whether eating easy-to-catch plankton was linked to smaller brains, Axelrod also measured the size of the mouth; previous work had found that a small mouth is a good proxy for more plankton eating. Again, just as expected, small-mouthed fish that used the easier plankton-catching strategy tended to have smaller brains.Next, Axelrod wanted to determine whether near-shore sunfish had larger brains overall, or whether a specialized region was bigger. Perhaps these fish had a particularly good sense of smell or vision? In other animals, these sorts of regional differences are common, but in the sunfish the proportional size of each brain region was the same in the two habitats. The implication is that the brainiac near-shore sunfish may have broadly improved cognitive abilities, but this remains to be studied in detail.The process driving brain size differences in sunfish is not yet known. One possibility is that natural selection favours large-brained fish near the shore, or perhaps the simplicity of open-water living stunts brain growth. Regardless, it seems clear that the size of a sunfish brain is different depending on its habitat. So, should you complicate your life and fill your house with clutter to grow a bigger brain? It's probably too early to draw connections between fish and humans. But next time you're out fishing and trying to decide where to drop your hook, perhaps you should think about casting out far from shore to where the small-brained fish live.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
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