Learn to hear your prey: The role of associative learning on web building and hunting behaviour in black widow spiders ( <i>Latrodectus hesperus</i> )
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Individuals from many populations vary consistently in their diet or behaviour. Associative learning could lead to such specialisation by improving the ability of predators to detect or recognize prey types or optimizing the sensory cues or spatial locations that they attend to. In this study, we assess the ability of Western black widow spiders for associative learning in response to vibrational prey cues. Black widow spiders are sedentary predators that detect, identify, and choose whether to attack preys caught in the web using the frequency and strength of vibrations. We conducted two experiments assessing the ability of individuals to associate specific frequencies or spatial locations on the web to the presence of a prey. We analyzed changes in web structure and attack behavior through learning. We hypothesized that individuals would adjust the structure of their webs and their responsiveness towards these frequencies in response to these associations. Spiders did not adjust the structure of their web nor their response to specific web locations when we applied prey items and vibrations at specific locations on the web. Instead, all spiders increased their responsiveness to vibrations at 250 Hz irrespective of their experimental treatment, but not towards 25Hz cues. Unexpectedly, exposing spiders to prey items associated with a 250Hz increased the effect of trap threads on responsiveness itself. Hence, repeated exposures, even when paired with food on rare occasions can alter foraging behavior in this species. Individuals could adjust their foraging behavior by tending more or less intensely to specific sensory information. This generalist predator could change major components of its foraging behavior through learning, but the effect of learning on behavior appears mediated by web structure. Learning combined with variation in web structure could explain the substantial individual differences in attack behavior we observe in this species.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».