Swimming behaviour tunes fish polarization vision to double prey sighting distance
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of the polarization of light expands vision beyond the realm of colour and intensity and is used for multiple ecological purposes among invertebrates including orientation, object recognition, and communication. How vertebrates use polarization vision as part of natural behaviours is widely unknown. In this study, I tested the hypothesis that polarization vision improves the detection of zooplankton prey by the northern anchovy, Engraulis mordax, the only vertebrate with a demonstrated photoreceptor basis explaining its polarization sensitivity. Juvenile anchovies were recorded free foraging on zooplankton under downwelling light fields of varying percent polarization (98%, 67%, 19%, and 0% - unpolarized light). Analyses of prey attack sequences showed that anchovies swam in the horizontal plane perpendicular, on average, to the polarization direction of downwelling light and attacked prey at pitch angles that maximized polarization contrast perception of prey by the ventro-temporal retina, the area devoted to polarization vision in this animal. Consequently, the mean prey location distance under polarized light was up to 2.1 times that under unpolarized conditions. All indicators of polarization vision mediated foraging were present under 19% polarization, which is within the polarization range commonly found in nature during daylight hours. These results demonstrate: (i) the first use of oriented swimming for enhancing polarization contrast detection of prey, (ii) its relevance to improved foraging under available light cues in nature, and (iii) an increase in target detection distance that is only matched by polarization based artificial systems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».