Cognition in captivity: Investigating learning, anxiety, and brain mass differences between captive and wild fathead minnow
Notice bibliographique
Résumé
Captive animals are commonly used in laboratory research, however, captive and wild animals often differ, limiting the applicability of laboratory findings based on captive animals to the "real" world. A comprehensive understanding of how captive and wild animals differ is necessary to assess if captive animals are suitable substitutes for their wild counterparts, however, few studies have compared cognition between captive and wild animals. In this study, we compared aspects of cognition between captive and wild fathead minnow (Pimephales promelas) to investigate how life in captivity might impact traits essential to fitness in the wild. Specifically, we assessed aversive learning performance using an associative learning assay and a more complex reversal learning assay, and we also measured anxiety and brain mass. Performance in the associative learning task was negatively correlated with performance in the reversal learning task, suggesting a potential tradeoff. No differences were observed between captive and wild fish in associative learning performance, anxiety, or brain mass, but wild fish were three times more likely to complete the more complex reversal learning task. Aversive reversal learning, which appears to be dampened in captive fathead minnow, may be particularly relevant for appropriate antipredator responses and fitness in challenging or fluctuating environments. We advocate for further research comparing wild and captive animal cognition and urge researchers to exercise caution when generalizing results from captive animals to wild populations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».