“Swimming against the current”: Behavioral data of Betta splendens during an escape and avoidance task with water flows as the aversive stimulus
Notice bibliographique
Résumé
(Hurtado-Parrado et al. 2019 https://doi.org/10.1016/j.beproc.2018.10.021). WFs with a duration of 10 s each were delivered with 30-s flow-flow (F-F) and response-flow (R-F) intervals in a custom-made shuttle tank. Fish escaped or avoided the WFs by changing compartments. Crossings during the WFs, interrupted the flows, were automatically scored as escape (Esc), and initiated a new R-F interval. Crossings that occurred during R-F or F-F intervals were scored as avoidance responses and also reset the R-F interval. We compared the effect of adding a warning stimulus - curtains of air bubbles - to the last 5 s of the R-F interval; i.e., signaled versus unsignaled avoidance. A unique development of the WFs procedure, and thus the data here described, is that crossings were further differentiated into subcategories; namely, early avoidance (EA) if a crossing occurred during the first 25 s of the R-F interval; late avoidance (LA) if a crossing occurred during the last 5 s of the R-F interval; and Flow-Flow avoidance (FF) if a crossing occurred anytime during the F-F interval. Here we present the data of six bettas across the different phases of the experiment; namely, baseline (BL - no WFs programmed), signaled avoidance (SA - warning stimulus scheduled), and unsignaled avoidance (UA - no warning stimulus scheduled). The dataset available at the Open Science Framework (OSF) repository (http://doi.org/10.17605/OSF.IO/FMHXD (Hurtado-Parrado et al., 2019)) includes for each fish and per 20-min daily session the total number of crossings; frequency of each type of crossing (Esc, EA, LA, FF); total WF frequency and duration, the total time spent in each compartment, and an index of preference for each compartment based on the proportion of time spent in the tank's compartments.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».