Giant hornet (<i>Vespa soror</i>) attacks trigger frenetic antipredator signalling in honeybee (<i>Apis cerana</i>) colonies
Notice bibliographique
Résumé
Asian honeybees use an impressive array of strategies to protect nests from hornet attacks, although little is understood about how antipredator signals coordinate defences. We compared vibroacoustic signalling and defensive responses of Apis cerana colonies that were attacked by either the group-hunting giant hornet Vespa soror or the smaller, solitary-hunting hornet Vespa velutina . Apis cerana colonies produced hisses, brief stop signals and longer pipes under hornet-free conditions. However, hornet-attack stimuli—and V. soror workers in particular—triggered dramatic increases in signalling rates within colonies. Soundscapes were cacophonous when V. soror predators were directly outside of nests, in part because of frenetic production of antipredator pipes, a previously undescribed signal. Antipredator pipes share acoustic traits with alarm shrieks, fear screams and panic calls of primates, birds and meerkats. Workers making antipredator pipes exposed their Nasonov gland, suggesting the potential for multimodal alarm signalling that warns nestmates about the presence of dangerous hornets and assembles workers for defence. Concurrent observations of nest entrances showed an increase in worker activities that support effective defences against giant hornets. Apis cerana workers flexibly employ a diverse alarm repertoire in response to attack attributes, mirroring features of sophisticated alarm calling in socially complex vertebrates.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».