The propensity for re-triggered predation fear in a prey fish
Notice bibliographique
Résumé
Variation in predation risk can drive variation in fear intensity, the length of fear retention, and whether fear returns after waning. Using Trinidadian guppies, we assessed whether a low-level predation threat could easily re-trigger fear after waning. First, we show that background risk induced neophobia after either multiple exposures to a low-level threat or a single exposure to a high-level threat. However, a single exposure to the low-level threat had no such effect. The individuals that received multiple background exposures to the low-level threat retained their neophobic phenotype over an 8-day post-risk period, and this response was intensified by a single re-exposure to the low-level threat on day 7. In contrast, the neophobia following the single high-level threat waned over the 8-day period, but the single re-exposure to the low-level threat on day 7 re-triggered the neophobic phenotype. Thus, despite the single low-level exposure being insufficient to induce neophobia, it significantly elevated existing fear and re-triggered fear that had waned. We highlight how such patterns of fear acquisition, retention, and rapid re-triggering play an important role in animal ecology and evolution and outline parallels between the neophobic phenotype in fishes and dimensions of post-traumatic stress in humans.
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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 | 0,001 |
| 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 ».