MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3045645222 · doi:10.1093/icb/icaa097

What Does an Insect Hear? Reassessing the Role of Hearing in Predator Avoidance with Insights from Vertebrate Prey

2020· article· en· W3045645222 sur OpenAlexaff
Jayne E. Yack, Brianna H. Raven, Michelle B. Léveillée, Mairelys Naranjo

Notice bibliographique

RevueIntegrative and Comparative Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesCompany of BiologistsSociety for Integrative and Comparative Biology (SICB)
Mots-clésPredationPredatorHuman echolocationBiologyVertebrateAposematismEcologyInsectInvertebrateNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insects have a diversity of hearing organs known to function in a variety of contexts, including reproduction, locating food, and defense. While the role of hearing in predator avoidance has been extensively researched over the past several decades, this research has focused on the detection of one type of predator-echolocating bats. Here we reassess the role of hearing in antipredator defense by considering how insects use their ears to detect and avoid the wide range of predators that consume them. To identify the types of sounds that could be relevant to insect prey, we first review the topic of hearing-mediated predator avoidance in vertebrates. Sounds used by vertebrate prey to assess predation risk include incidental sound cues (e.g., flight sounds, rustling vegetation, and splashing) produced by an approaching predator or another escaping prey, as well as communication signals produced by a predator (e.g., echolocation calls, songs) or nonpredator (e.g., alarm calls). We then review what is known, and what is not known, about such sounds made by the main predators and parasitoids of insects (i.e., birds, bats, terrestrial vertebrates, and invertebrates) and how insects respond to them. Three key insights emerged from our review. First, there is a lack of information on how both vertebrate and insect prey use passive sound cues produced by predators to avoid being captured. Second, while there are numerous examples of vertebrate prey eavesdropping on the calls and songs of predators and nonpredators to assess risk, there are currently no such examples for eared insect prey. Third, the hearing sensitivity of many insects, including those with ears considered to be dedicated to detecting bats or mates, overlaps with both sound cues and signals generated by nonbat predators. Sounds of particular relevance to insect prey include the flight sounds and calls of insectivorous birds, the flight sounds of insect predators and parasitoids, and rustling vegetation sounds of birds and terrestrial predators. We conclude that research on the role of insect hearing in predator avoidance has been disproportionally focused on bat-detection, and that acoustically-mediated responses to other predators may have been overlooked because the responses of prey may be subtle (e.g., ceasing activity, increasing vigilance). We recommend that researchers expand their testing of hearing-mediated risk assessment in insects by considering the wide range of sounds generated by predators, and the varied responses exhibited by prey to these sounds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntegrative and Comparative BiologyMême sujetBat Biology and Ecology StudiesTravaux en français237 207