MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414483828 · doi:10.3389/fevo.2025.1651164

Measuring boldness in decapod crustaceans: an overview of methodological approaches and potential caveats

2025· article· en· W4414483828 sur OpenAlexaff
Emily DeJaegher, Pedro A. Quijón, Patricia A. Ramey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversities Space Research Association
Mots-clésBoldnessWarrantResource (disambiguation)Outcome (game theory)Taxonomy (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,212
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,326
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2120,326
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,008
Bibliométrie0,0100,016
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,137 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Ecology and EvolutionMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207