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Enregistrement W2944591097 · doi:10.1139/cjz-2019-0010

Goats adjust their feeding behaviour to avoid the ingestion of different insect species

2019· article· en· W2944591097 sur OpenAlexvenueno aff
Tali S. Berman, Tzach Glasser, Moshe Inbar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIsrael Science Foundation
Mots-clésBiologyIngestionInsectCapra hircusBombyx moriZoologyLepidoptera genitaliaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ungulates feed on plants that are often inhabited by insects. Goats (Capra hircus Linnaeus, 1758) can efficiently avoid the ingestion of setae-covered noxious, caterpillars while feeding, but it is unknown how they respond to non-toxic insects. We filmed and analysed the behavioural responses of goats to smooth, innocuous silkworms (Bombyx mori (Linnaeus, 1758)) while feeding. The goats successfully sorted the silkworms apart from the food despite their tendency to cling to the leaves. Although the goats exhibited behaviours similar to those displayed with noxious caterpillars, the frequency of the behaviours doubled and a new behaviour appeared. The goats detected silkworms using tactile stimulation, obtained by repeatedly touching the leaves with their muzzles. This behaviour enabled them to pick silkworm-free leaves (leaving 73% of silkworms behind). If the goats picked up leaves with a silkworm, then they shook it off. When shaking was unsuccessful, they employed a new behaviour, filtering, in which they physically blocked the silkworm with their lips while consuming the leaves. Silkworms that entered the mouths of goats (rare) were spat out. These findings demonstrate that ungulates are capable of adjusting their feeding behaviour to accurately detect and avoid the ingestion of different insect species.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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