The Evolution of Warning Signals as Reliable Indicators of Prey Defense
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is widely argued that defended prey have tended to evolve conspicuous traits because predators more readily learn to avoid defended prey when they are conspicuous. However, a rival theory proposes that defended prey have evolved such characters because it allows them to be distinguished from undefended prey. Here we investigated how the attributes of defended (unprofitable) and undefended (profitable) computer-generated prey species tended to evolve when they were subject to selection by foraging humans. When cryptic forms of defended and undefended species were similar in appearance but their conspicuous forms were not, defended prey became conspicuous while undefended prey remained cryptic. Indeed, in all of our experiments, defended prey invariably evolved any trait that enabled them to be distinguished from undefended prey, even if such traits were cryptic. When conspicuous mutants of defended prey were extremely rare, they frequently overcame their initial disadvantage by chance. When Batesian mimicry of defended species was possible, defended prey evolved unique traits or characteristics that would make undefended prey vulnerable. Overall, our work supports the contention that warning signals are selected for their reliability as indicators of defense rather than to capitalize on any inherent educational biases of predators.
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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 | 0,001 |
| 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 découle