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Enregistrement W4301585352 · doi:10.3389/fnbeh.2022.934809

The effect of fish density and tank size on the behavior of adult zebrafish: A systematic analysis

2022· article· en· W4301585352 sur OpenAlexafffund
Stephanie Shishis, Benjamin Tsang, Robert Gerlai

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Behavioral Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of Toronto MississaugaAmerican Association for Laboratory Animal Science
Mots-clésZebrafishCrowdingFish <Actinopterygii>BiologyFunction (biology)Volume (thermodynamics)MechanicsFisheryNeurosciencePhysicsEvolutionary biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The zebrafish has been employed in several fields of biology due to its translational relevance and its simplicity and ease of maintenance. As a result, zebrafish are kept in thousands of laboratories around the world. Current industry standards favor keeping the largest possible number of fish in the smallest possible volume of water to increase efficiency and reduce costs. However, physiological and psychological stress resulting from such crowding may impact a variety of phenotypes, from brain function and behavior to cardiovascular function and cancer. Nevertheless, surprisingly little is known about what constitutes an optimal housing environment for the zebrafish, e.g., no systematic analyses have been performed to test the role of housing density and tank volume despite recent sporadic reports implying negative effects of the standard practice of crowding. Here, we conduct the first proof of concept analysis examining the potential impact of housing density and tank volume on the behavior of zebrafish. We randomly assigned adult zebrafish to one of three tank sizes (1.5, 10, or 50 L) with one of three housing densities (1, 2, or 4 fish/L), a 3 × 3 between subject experimental design, and maintained the fish in their corresponding condition for 2 weeks. Subsequently, we tested the behavior of the fish singly in a novel open tank for 12 min and quantified several of their swim path parameters using a video-tracking system. We found significant additive and interacting effects of tank size and/or housing density on swim path parameters including immobility, swim speed, turn angle, and distance to bottom and to stimulus. Although we had only three fish densities and three tank sizes and we did not explore the effects of more extreme conditions and although the interpretation of the above behavioral effects is speculative at this point, the results already demonstrate that both tank size and housing density exerts significant effects on the zebrafish and thus should be considered in zebrafish husbandry.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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