Anterior dentary shape as an indicator of diet in ruminant artiodactyls
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Several studies have quantified selective capability in artiodactyls using skeletal correlates such as the premaxillary shape index (PSI), incisor arcade breadth (IAB), incisor arcade curvature (DOC), and incisor width ratio (IWR). These metrics are limited in their applicability because they do not account for the potential importance of muzzle length. Herein we apply a new method for the quantification of muzzle shape (the dentary shape index [DSI]) that combines dentary length and width. We find that browsers possess the longest, narrowest muzzles, whereas the muzzles of grazers are comparatively short and wide. Discriminant function analysis demonstrates that DSI yields the highest rate of correct dietary classification of all muzzle shape proxies proposed to date. Generalized estimating equations and phylogenetically independent contrasts show that the shape of the anterior dentary (DSI) is significantly correlated with both diet and premaxillary shape (PSI) across the cetartiodactyl tree. We suggest that the match between premaxillary and anterior dentary shape is important in cropping but it is the shape of the lower incisor arcade that is under direct dietary selection. We conclude that the length and width of the anterior dentary are functional determinants of selectivity in ruminant artiodactyls and that these traits have potentially evolved in response to selection for efficient feeding as it is related to the different dietary requirements of browsers and grazers.
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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) | 0,004 | 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 ».