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Correction: Specialized Learning in Antlions (Neuroptera: Myrmeleontidae), Pit-Digging Predators, Shortens Vulnerable Larval Stage

2011· article· en· W4230651027 sur OpenAlexfundno aff
Karen L. Hollis, Heather Cogswell, Kenzie Snyder, Lauren M. Guillette, Elise Nowbahari

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFossil Insects in Amber
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniverza v MariboruKillam TrustsUniversity of Alberta
Mots-clésNeuropteraDiggingPredationLarvaBiologyZoologyEcologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unique in the insect world for their extremely sedentary predatory behavior, pit-dwelling larval antlions dig pits, and then sit at the bottom and wait, sometimes for months, for prey to fall inside. This sedentary predation strategy, combined with their seemingly innate ability to detect approaching prey, make antlions unlikely candidates for learning. That is, although scientists have demonstrated that many species of insects possess the capacity to learn, each of these species, which together represent multiple families from every major insect order, utilizes this ability as a means of navigating the environment, using learned cues to guide an active search for food and hosts, or to avoid noxious events. Nonetheless, we demonstrate not only that sedentary antlions can learn, but also, more importantly, that learning provides an important fitness benefit, namely decreasing the time to pupate, a benefit not yet demonstrated in any other species. Compared to a control group in which an environmental cue was presented randomly vis-a `-vis daily prey arrival, antlions given the opportunity to associate the cue with prey were able to make more efficient use of prey and pupate significantly sooner, thus shortening their long, highly vulnerable larval stage. Whereas ''median survival time,'' the point at which half of the animals in each group had pupated, was 46 days for antlions receiving the Learning treatment, that point never was reached in antlions receiving the Random treatment, even by the end of the experiment on Day 70. In addition, we demonstrate a novel manifestation of antlions' learned response to cues predicting prey arrival, behavior that does not match the typical ''learning curve'' but which is well-adapted to their sedentary predation strategy. Finally, we suggest that what has long appeared to be instinctive predatory behavior is likely to be highly modified and shaped by learning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1450,053

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,143 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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