Collective Behavior in Medaka Fish Depends on Discrete Kinematic States of Swimming Behavior
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Complex collective behaviors such as schooling are believed to emerge from simple, individual-level computations that translate incoming information from conspecifics into actions. Recently, it has been proposed that discrete behavioral modes, or internal states, may modulate these computations, affecting the resulting collective behaviors. Direct evidence for such hierarchical control remains limited due to challenges in inferring hidden perception-action computations and uncovering discrete behavioral modes from continuous behaviors. To address this, we analyzed swimming behaviors of Medaka fish ( Oryzias latipes ) throughout development. At the group level, Medaka exhibit synchronized swimming formations that develop early, emerging around two weeks of age and stabilizing within one month. Unlike many teleost species that use burst-and-coast swim patterns, Medaka exhibit continuous tail and body undulations. We show that this continuous behavior can be segmented into three distinct kinematic states: acceleration, deceleration, and prolonged constant speed swimming. Using state-dependent computational models, we tested how Medaka translate social information from neighbors into actions across these kinematic states. The models revealed distinct computations governing social information processing and decision making in each state. Moreover, social responsiveness varied significantly between states—it was strongest during constant-speed epochs, intermediate during accelerations, and lowest during decelerations. Compared to similarly-sized zebrafish that employ burst-and-coast kinematics, Medaka exhibited greater diversity in state-dependent social interaction computations, ultimately resulting in stronger coordinated swimming. These findings highlight discrete behavioral modes as key modulators of social interaction computations underlying collective behavior.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle