Disturbance cue communication is shaped by emitter diet and receiver background risk in Trinidadian guppies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In animal communication systems, individuals that detect a cue (i.e., “receivers”) are often influenced by characteristics of the cue emitter. For instance, in many species, receivers avoid chemical cues that are released by emitters experiencing disturbance. These chemical “disturbance cues” appear to benefit receivers by warning them about nearby danger, such as a predator’s approach. While the active ingredients in disturbance cues have been largely unexplored, by-products of metabolized protein are thought to play a role for some species. If so, the content (quality) and volume (quantity) of the emitter’s diet should affect their disturbance cues, thus altering how receivers perceive the cues and respond. Guppies Poecilia reticulata are a species known to discriminate among disturbance cues from different types of donors, but dietary variation has yet to be explored. In this study, we found evidence that diet quality and quantity can affect disturbance cues released by guppy emitters (i.e., experimental “donors”). Receivers discriminated between donor cue treatments, responding more strongly to cues from donors fed a protein-rich bloodworm diet (Experiment 1), as well as an overall larger diet (Experiment 2). We also found that receivers exposed to higher background risk were more sensitive to disturbance cue variation, with the strongest avoidance responses displayed by high-risk receivers toward disturbance cues from donors fed the high-quality diet. Therefore, diet, and perhaps protein specifically, affects either the concentration or composition of disturbance cues released by guppies. Such variation may be important in information signaling in social species like the guppy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».