Sickness behaviour and the effect of sex, age, and immune status on individual behavioural variation in Tenebrio molitor
Notice bibliographique
Résumé
Sick animals generally behave differently than healthy individuals by, for example, being less active and exploratory. How an individual responds to illness is also likely to be mediated by the individual's age because age will dictate the individual's ability to fight a challenge. To date, empirical research on sickness behaviour has focused on the population-level average effect of ill health on behaviour. No study has examined how sickness affects individual behavioural variation, which can affect not only survival and reproductive success but also disease transmission via interactions with conspecifics. In this study, we use a repeated measures design to experimentally test the hypothesis that an immune challenge will induce sickness behaviour in yellow mealworm beetles (Tenebrio molitor) and that the effect on behavioural expression will be dose- and age-dependent. We test the prediction that an immune challenge will reduce beetle activity and exploration at the population level as well as modify variation in behavioural expression among individuals with individuals receiving a stronger challenge expressing more sickness behaviour. Although we found little evidence that T. molitor experiences sickness behaviour, we did find that older beetles were more active than younger ones. There was very little evidence that age, sex, and immune status affect behavioural variation among and within individuals but the phenotypic correlation between activity and exploration is driven by a correlation within individuals. Observed effects within individuals are likely driven by a significant effect of test sequence; behavioural expression significantly decreased in the second of the repeated tests.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».