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Enregistrement W4409510032 · doi:10.1111/jfb.70058

Abiotic environmental factors contribute to spatial variation in boldness and exploration in guppies (<scp><i>Poecilia reticulata</i></scp>)

2025· article· en· W4409510032 sur OpenAlexafffund
Alexis M. Heckley, Pierre‐Olivier Montiglio, Janay A. Fox, Sarah Sanderson, Alison M. Derry, Kiyoko M. Gotanda, Andrew P. Hendry

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensBrock UniversityUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBoldnessAbiotic componentPoeciliaBiologyEcologyGuppySTREAMSVariation (astronomy)Biotic componentZoologyFisheryPersonalityFish <Actinopterygii>Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on wild fishes has tended to overlook the role of abiotic factors in shaping behaviours associated with boldness and exploration. This oversight could exist because small-scale variation in the abiotic environment might seem unlikely to influence such behaviours. We challenged this assumption through research in the Trinidadian guppy (Poecilia reticulata) system. We started by quantifying how behaviours associated with boldness (time in a shelter and time frozen in an open field) and a behaviour associated with exploration (number of grid squares crossed in an open field) varied for guppies within and among 15 pools across two streams, where all of the pools within a stream were within 150 m of each other. The measured behaviours differed little between streams, yet they varied dramatically among pools within streams and among individuals within pools, thus illustrating how such behaviours can be structured on very small spatial scales. We next assessed how the observed behavioural variation might be explained by individual-level attributes (sex and body mass) and pool-level abiotic factors (e.g. temperature and dissolved oxygen). Individual-level attributes explained little of the behavioural variation, although smaller guppies did display slightly bolder behaviour. Among-pool abiotic factors, however, were quite informative. As a clear example, guppies from pools with less dissolved oxygen displayed bolder behaviour and (possibly) greater exploration. Our results highlight the importance of abiotic factors in shaping behaviour even on small spatial scales.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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