The key mimetic features of hoverflies through avian eyes
Notice bibliographique
Résumé
Batesian mimicry occurs when a palatable species (the mimic) gains protection from predators by resembling an unpalatable or otherwise protected species (the model). While some mimetic species resemble their models closely, other species ('imperfect mimics') are thought to bear only a crude likeness. In an earlier study, pigeons (Columba livia) were trained to recognize wasp images in one experiment and non-mimetic (NM) fly images in another by rewarding the pigeons for pecking on the respective image types. These pigeons were subsequently presented with different images, including seemingly wasp-like hoverfly species, and the recorded peck rates on these images were used as a measure of the pigeons' perception of the hoverflies' mimetic similarity. To identify a candidate set of morphological features that the pigeons used when assessing this mimetic similarity, we first extracted a range of biometrical measurements from images originally presented to the pigeons. We then repeatedly optimized an empirical model in an attempt to match the recorded pigeon peck rates while using as few biometrical features as input as possible. Our models were able to fit the pigeon peck rates with considerable accuracy even while excluding many input features. Antennal length, a feature commonly used to discriminate between flies and wasps, was regularly retained as an input variable, but overall a different set of biometrical features was important for predicting the peck rates of pigeons rewarded for identifying wasps compared to those rewarded for identifying NM flies. In highlighting the importance of specific biometrical features in promoting mimicry and the irrelevance of others, our optimized models provide an explanation as to why certain species that appear to be poor mimics to humans are judged to be good mimics by birds.
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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 | 0,001 |
| 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 ».