Coral degradation impairs learning of non‐predators by Whitetail damselfish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A prerequisite for effective antipredator responses is the ability of a prey to distinguish animals that pose a threat from those that do not. Prey often have efficient learning mechanisms to learn threats but learning to recognize nonpredators may be equally or more important. Moreover, the ability to generalize learned information is of key importance for prey animals. Prey take information they know about one species to make ‘educated guesses’ about the predatory/nonpredatory status of other unknown species. Here, we investigate the ability of Whitetail damselfish Pomacentrus chrysurus to learn the identity of non‐predators and then generalize their responses to other unknown animals. Our work is completed within the context of unprecedented habitat degradation in reef ecosystems. When corals die, the remaining skeleton is colonized by algae, cyanobacteria and sessile invertebrates. These opportunistic colonists change the physical and chemical landscape of the reef and hence the background odour in which predator and non‐predator recognition occurs. Our results indicated that Whitetail damselfish learn to classify Moonwrasse Thalasomma lunare as a non‐predator through the process of latent inhibition, whereby the prey are repeatedly exposed to Moonwrasse odour multiple times in the absence of negative reinforcement. These fish subsequently generalized their nonpredator recognition to other unknown wrasse, but not distantly related fish. Of key importance was our finding that the patterns and extent of non‐predator learning and generalization were dramatically altered in dead coral habitats. As predicted, prey that learned the Moonwrasse as a nonpredator in live coral environments did not subsequently respond to Moonwrasse when we tried to teach them Moonwrasse was a predator in live coral. However, this non‐predator recognition was reduced in dead coral environments. Moreover, generalization completely failed when we changed from live to dead coral environments. Juvenile damselfishes need to rapidly catalogue the identity of unknown animals when they arrive at a reef. Changing background odours, that occur with changing tides and currents, means that prey need to learn non‐predator identities separately in each water source. This cognitive challenge likely has significant survival consequence in a changing environment. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».