The evolution of crypsis in replicating populations of web‐based prey
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the evolution of background matching (crypsis) when prey are viewed against uniform and heterogeneous (alternating) backgrounds, we conducted some web‐based experiments. Visitors to our experimental web site were rewarded for finding artificial prey, thereby providing a measure of their detectability. We first compared the “survivorship” of a range of pixilated prey phenotypes presented against both light green and dark green pixilated backgrounds and found clear evidence for a concave tradeoff curve, indicating that specialism on one or the other background would maximise their overall survivorship. We then compared the survivorship of a range of spotted prey phenotypes presented against backgrounds with small spots and large spots and found evidence for a more linear tradeoff curve, indicating that both intermediates and specialists would have approximately equal survivorship. Replicated evolutionary experiments were then conducted in which the survivors in any given system automatically reproduced themselves (subject to occasional mutation) when their population size was depleted to a critical threshold. Here close background matching readily evolved when prey were presented against a single uniform pixilated environment and when prey were presented against a single uniform spotted environment. As expected, the background matching that evolved in alternating light and dark green environments involved specialism on one or other background, and no intermediate forms evolved. By contrast, a more polymorphic range of phenotypes evolved in the alternating small and large spotted environments. To our knowledge this is the first time that automatically regenerating populations of web based prey have been set up to address evolutionary questions. Our findings have clearly shown conditions under which jack‐of‐all‐trades cryptic forms survive poorly, and, although more work is needed, it may also help explain why background matching frequently appears so specialized in natural systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».