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Enregistrement W3166891936 · doi:10.1098/rspb.2021.0603

Does leaving water make fish smarter? Terrestrial exposure and exercise improve spatial learning in an amphibious fish

2021· article· en· W3166891936 sur OpenAlexafffund
Giulia S. Rossi, Patricia A. Wright

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyExtant taxonNeurogenesisSpatial learningFish <Actinopterygii>NeuroscienceWater mazeTerrestrial plantNeuroplasticityEcologyCognitionFisheryEvolutionary biologyHippocampus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to test the hypothesis that the spatial learning ability of amphibious fishes would be altered by exposure to terrestrial environments because of neural plasticity in the brain region linked to spatial cognition (dorsolateral pallium). We subjected fish to eight weeks of fluctuating air-water conditions or terrestrial exercise before assessing spatial learning using a bifurcating T-maze, and neurogenesis in the dorsolateral pallium by immunostaining for proliferating cell nuclear antigen. In support of our hypothesis, we found that air-water fluctuations and terrestrial exercise improved some markers of spatial learning. Moreover, air-water and exercised fish had 39% and 46% more proliferating cells in their dorsolateral pallium relative to control fish, respectively. Overall, our findings suggest that fish with more terrestrial tendencies may have a cognitive advantage over those that remain in water, which ultimately may influence their fitness in both aquatic and terrestrial settings. More broadly, understanding the factors that promote neural and behavioural plasticity in extant amphibious fishes may provide insights into how ancestral fishes successfully colonized novel terrestrial environments before giving rise to land-dwelling tetrapods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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