Measuring boldness in decapod crustaceans: an overview of methodological approaches and potential caveats
Notice bibliographique
Résumé
Behaviours such as boldness (the willingness to take risks) vary within and among species and can influence fitness by indirectly affecting resource competition, mortality risk, reproductive success, and dispersal. As such, many studies have investigated boldness in decapod crustaceans, a group of considerable ecological and economic importance. An initial review of these studies suggested outcome inconsistencies that warrant an examination of the approaches used to measure boldness. Boldness is often quantified by measuring behaviours such as latency to emerge from a shelter, exploration of novel environments, or activity following a threat. Hence, we provide an overview of the growth of research and taxonomic representation and analyse the gaps in the methodological approaches for studies examining boldness in decapods over 20 years (2004 – 2024). An examination of 78 studies indicates steady growth that has been narrow in terms of subject taxonomy and methodologies to measure boldness. The outcomes of these studies are often affected by design choices such as the behaviours measured (some widely used, like shelter use, others more controversial, such as exploratory behaviours), the sex, age, condition, and origin of the subjects, and the experimental or rearing conditions (e.g., acclimation times, density, feeding regime, and temperature). Understanding how methodological choices influence decapod boldness is necessary to improve temporal consistency, ensure reproducibility and reliable comparisons among studies, thereby facilitating meta-analyses. Otherwise, inconsistent reporting of design choices may limit the accuracy and feasibility of such meta-analyses, hindering the synthesis of results.
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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 | 0,212 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».