Data from: Olfactory cues of habitats facilitate learning about landscapes of fear
Notice bibliographique
Résumé
Across landscapes, prey are exposed to different levels of predation risk within different habitats. However, little is known about how prey learn about risk in different habitat types. Here, we examined if wood frog tadpoles, Lithobates sylvatica, use olfactory cues from two distinct, plant-dominated habitats (cattail and pond weed) to learn about the overall risk within a habitat and the risk posed by a specific predator species within different habitats. In our first experiment, tadpoles experienced both a high-risk and a low-risk habitat before being tested for habitat-specific neophobic responses, a cognitive trait expressed in high-risk but not low-risk environments. In the second experiment, we taught tadpoles to recognise a predator in one habitat while the other one was never associated with a predator. Tadpoles were then tested for their responses to the predator and a control in both habitats. Our results showed that high-risk cattail tadpoles developed habitat-specific neophobia. However, high-risk pond weed tadpoles developed a generalised neophobia, responding to the novel cues irrespective of the habitat where they were tested. We also found that the habitat in which prey learned the identity of a specific predator did not affect their responses to that predator when tested in different habitats. Our results provide support for the use of olfactory habitat cues by prey to learn about predation risk across landscapes, suggesting unrecognised nuances to how prey use such cues to learn about predation risk.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,274 | 0,067 |
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 ».