Zebrafish aversion to infrasound in an open field test
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic species are capable of detecting infrasound (sub-20 Hz frequencies) which may be a source of anthropogenic pollution and have a detrimental impact on the environmental fitness of fish. Infrasound is generated by infrastructure, producing acoustic frequency peaks that are not discernible by humans. The presence of these frequencies may therefore impact the environmental wellbeing of aquatic laboratory animals, which are often housed in spaces adjacent to facilities producing infrasound. To investigate the potential impact of infrasound, we used wild-type zebrafish (Danio rerio) and exposed them to short periods of infrasound at either 5, 10, 15, or 20 Hz, or 0 Hz as a control group. A motion-tracking software system was used to monitor fish movement in an open field test and arena location, distance moved, and immobility were quantified. There was a significant effect of 15 Hz which caused the fish to spend more time away from the infrasound source. The 20 Hz group also spent significantly less time in the zone closest to the speaker. There were no differences in distance moved or immobility between infrasound and control groups. These findings demonstrate that 15 Hz infrasound has aversive effects on zebrafish, causing them to move away from the sound source. To enhance environmental enrichment and wellbeing of aquatic laboratory animals, sources of infrasound pollution should be investigated and mitigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».