Predation shapes behavioral lateralization: insights from an adaptive radiation of livebearing fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hemispheric brain lateralization can drive the expression of behavioral asymmetry, or laterality, which varies notably both within and among species. To explain these left–right behavioral asymmetries in animals, predator-mediated selection is often invoked. Recent studies have revealed that a relatively high degree of lateralization correlates positively with traits known to confer survival benefits against predators, including escape performance, multitasking abilities, and group coordination. Yet, we still know comparatively little about 1) how consistently predators shape behavioral lateralization, 2) the importance of sex-specific variation, and 3) the degree to which behavioral lateralization is heritable. Here, we take advantage of the model system of the radiation of Bahamas mosquitofish (Gambusia hubbsi) and measure behavioral lateralization in hundreds of wild fish originating from multiple blue holes that differ in natural predation pressure. Moreover, we estimated the heritability of this trait using laboratory-born fish from one focal population. We found that the degree of lateralization but not the particular direction of lateralization (left or right) differed significantly across high and low predation risk environments. Fish originating from high-predation environments were more strongly lateralized, especially females. We further confirmed a genetic basis to behavioral lateralization in this species, with significant additive genetic variation in the population examined. Our results reveal that predation risk represents one key ecological factor that has likely shaped the origin and maintenance of this widespread behavioral phenomenon, even potentially explaining some of the sex-specific patterns of laterality recently described in some animals.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».