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Enregistrement W778692421 · doi:10.1163/1568539x-00003296

Time-sensitive neophobic responses to risk

2015· article· en· W778692421 sur OpenAlexafffund
Maud C. O. Ferrari, G. E. Brown, Douglas P. Chivers

Notice bibliographique

RevueBehaviour · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPredatorPredationALARMEveningNeophobiaSensory cueStimulus (psychology)BiologyPsychologyEcologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prey animals that experience a high background level of risk are known to exhibit considerable phenotypic plasticity in their responses to unknown predators. When background risk is high, prey exhibit neophobic responses to unknown odours, i.e. they show a fear response to any new stimulus. Here, we examine whether temporal variation in the pattern of risk to which prey are exposed influences neophobic responses. To establish prey groups with different temporal patterns of risk, embryonic woodfrogs (Lithobates sylvaticus) were exposed to conspecific alarm cues each morning and control cues in the evening, or conspecific alarm cues each evening and control cues in the morning, for their entire embryonic period. After the tadpoles hatched they were tested at both times of day for known risk cues (alarm cues), unknown predator odours or water control. Tadpoles responded to alarm cues at any time of day, but showed neophobic responses to predator odours only if their test time matched their embryonic risk exposure time. These results demonstrate a high level of sophistication of neophobic responses and points to temporal variation in risk as a key driver of antipredator decision making.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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