Colour biases in learned foraging preferences in Trinidadian guppies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning allows animals to adaptively adjust their behaviour in response to variable but predictable environments. Stable aspects of the environment may result in evolved or developmental biases in the systems impacting learning, allowing for improved learning performance according to local ecological conditions. Guppies ( Poecilia reticulata ), like many animals, show striking colour preferences in foraging and mating contexts and guppy artificial selection experiments have found that the form and progress of evolved responses to coloured stimuli differ depending on stimulus colour. Blue colouration is thought to typically be a relatively unimportant food cue in guppies. This raises the possibility that learned foraging associations with blue objects are formed less readily than with other colours. Here, guppies were rewarded for foraging at green or blue objects in two experiments. Guppies readily foraged from these objects, but learning performance differed with rewarded object colour. With equal amounts of training, the preference for green objects became stronger than the preference for blue objects. These differences in performance were not attributable to differences in initial preferences or to foraging more on one colour during training. These findings suggest that associative pairings within a single sensory modality that do not have a historic relevancy can be more difficult for animals to learn even when there is no clear initial bias present.
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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) | 0,000 | 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 ».