Data from: Developmental arcs of plasticity in whole movement repertoires of a clonal fish
Notice bibliographique
Résumé
Developmental plasticity at the behavioral repertoire level allows animals to incrementally adjust their behavioral phenotypes to match their environments through ontogeny, serving as a lynchpin between ecological factors that cue phenotypic adjustments and evolutionary forces that select upon emergent phenotypic variation. Quantifying the continuous arcs of plasticity throughout animals’ development, however, has often been prohibitively challenging. Here, we leverage recent advancements in high-resolution behavioral tracking and analysis to (i) track the behavior of 45 genetically identical fish clones (Poecilia formosa) reared in near-identical environments during their first four weeks of life at 0.2 s resolution and (ii) quantify the continuous arcs of plasticity across entire behavioral repertoires through development. Doing so, we empirically address one of the most fundamental theoretical predictions from Bayesian models of development that, in stable (but initially unknown) environments, behavioral plasticity should gradually decrease as individuals age. Using two approaches to measure plasticity across ontogeny, we first quantify plasticity in individual behavioral metrics before also developing a novel whole-repertoire approach that calculates plasticity as the degree of ‘behavioral entropy’ across a multi-dimensional behavioral phenotype space. We robustly find – despite experimentally matching as best as possible the assumptions of models that predict decreasing plasticity – a ~two-week initial increase in plasticity in movement behaviors before plasticity subsequently decreased. Our results help address one of the most widespread intuitions about the optimal developmental course of plasticity through early ontogeny, thereby also demonstrating the value of long-term behavioral tracking approaches for testing fundamental predictions on phenotypic development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».