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Enregistrement W6967260481 · doi:10.5061/dryad.h18931zjn

Data from: Bobbing and fin-flicking in a small benthic fish

2020· dataset· en· W6967260481 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredatorStimulus (psychology)Sensory cuePerceptionFish <Actinopterygii>Vigilance (psychology)Fish finPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most anti-predator strategies increase survival of individuals by signalling to predators, by reducing the chances of being recognised as prey, or by bewildering a predator's perception. In fish, bobbing and fin-flicking are commonly considered as pursuit‑deterrent behaviours that signal a predator that it has been detected and thus lost its surprise-attack advantage. Yet, very few studies assessed whether such behavioural traits are restricted to the visual presence of a predator. In this study, we used the yellow black-headed triplefin Tripterygion delaisi to investigate the association between these behaviours and the visual exposure to (1) a black scorpionfish predator (Scorpaena porcus), (2) a stone of a size similar to that of S. porcus, (3) a conspecific, and 4) a harmless heterospecific combtooth blenny (Parablennius sanguinolentus). We used a laboratory-controlled experiment with freshly caught fish designed to test for differences in visual cues only. Distance kept by the focal fish to each stimulus, frequency of bobbing and fin-flicking were recorded. Triplefins kept greater distance from the stimulus compartment when a scorpionfish predator was visible. Bobbing was more frequent in the visual presence of a scorpionfish, but also shown towards the other stimuli. However, fin flicks were equally abundant across all stimuli. Both behaviours decreased in frequency over time suggesting that triplefin become gradually comfortable in a non-changing new environment. We discuss why bobbing and fin-flicking are not exclusive pursuit‑deterrent behaviours in this species, and propose additional non-exclusive functions such as enhancing depth perception by parallax motion (bobbing) or signalling vigilance (fin‑flicking).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,024

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,146 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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