Chemosensory discrimination of plant and animal foods by the omnivorous iguanian lizard <i>Pogona vitticeps</i>
Notice bibliographique
Résumé
Most iguanian lizards are insectivores that do not use chemical cues sampled by tongue-flicking to identify prey before attacking, but the sole iguanian herbivore previously studied did so. To investigate the effects of a partially herbivorous diet on responses to food chemicals, I conducted an experiment to determine whether the omnivorous bearded dragon (Pogona vitticeps) has a similar ability. Chemical stimuli from crickets and carrots, both preferred foods, and alfalfa sprouts, and deionized water (a nonpreferred food and odorless control, respectively) were presented on cotton-tipped applicators. The lizards responded more strongly to both preferred foods than to the controls, performing more tongue flicks and biting the cotton in a greater number of trials. It is hypothesized that lingually mediated food-chemical discrimination is useful to herbivorous and omnivorous lizards for identifying plant and animal foods and for evaluating the quality of plant foods. The insectivorous ambush foragers ancestral to P. vitticeps could not locate prey by tongue-flicking repeatedly at an ambush post and do not exhibit prey-chemical discrimination. Adding plants to the diet altered the selective milieu because plants approached using visual cues can be evaluated using chemical cues, allowing the evolution of the ability to discriminate between plant-food chemicals. The ability to identify animal prey by tongue-flicking may have evolved through correlated evolution with chemosensory identification of plants or specifically for locating or identifying immobile prey.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».