Data from: Experience with predators shapes learning rules in larval amphibians
Notice bibliographique
Résumé
Experience is essential for many prey species that must learn about predation risk to survive and reproduce. How prey incorporate information about predation risk via multiple learning events has been the subject of several studies, but results have been inconsistent, with cases where multiple conditionings have enhanced or weakened the learned responses. We hypothesized that such different outcomes reflect differences in the timing and frequency of past experience with the predator. To test this hypothesis, we provided naive wood frog tadpoles (Lithobates sylvaticus) with 4 days of experience with a predator. After a short (2 days) or longer (17 days) delay, tadpoles (naive or experienced) were conditioned to recognize the predator 0, 1, or 6 times. When tested the following day, all tadpoles from the short-delay group exhibited similar intensities of learned responses following 1 or 6 conditionings. However, a different pattern emerged when their background and recent experiences were separated by the longer time lag. Naive tadpoles responded similarly following the conditionings, but experienced tadpoles exhibited stronger responses after receiving multiple conditionings. We confirmed our hypothesis again using wild-caught tadpoles that had predator experience in their natural environment. Our results provide new insight into the surprisingly sophisticated learning rules for how certain aspects of past experience dictate the intensity of learned responses in tadpoles. These results also shed light on conflicting outcomes of past studies and have implications for conservation programs that make decisions about when and how often to train animals to recognize predators before their release.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».