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Enregistrement W2130349388 · doi:10.1098/rsif.2008.0395.focus

Iridescence: a functional perspective

2009· review· en· W2130349388 sur OpenAlexaff
Stéphanie M. Doucet, Melissa G. Meadows

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIridescenceStructural colorationCamouflageBiologyAnimal behaviorEcologyZoologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In animals, iridescence is generated by the interaction of light with biological tissues that are nanostructured to produce thin films or diffraction gratings. Uniquely among animal visual signals, the study of iridescent coloration contributes to biological and physical sciences by enhancing our understanding of the evolution of communication strategies, and by providing insights into physical optics and inspiring biomimetic technologies useful to humans. Iridescent colours are found in a broad diversity of animal taxa ranging from diminutive marine copepods to terrestrial insects and birds. Iridescent coloration has received a surge of research interest of late, and studies have focused on both characterizing the nanostructures responsible for producing iridescence and identifying the behavioural functions of iridescent colours. In this paper, we begin with a brief description of colour production mechanisms in animals and provide a general overview of the taxonomic distribution of iridescent colours. We then highlight unique properties of iridescent signals and review the proposed functions of iridescent coloration, focusing, in particular, on the ways in which iridescent colours allow animals to communicate with conspecifics and avoid predators. We conclude with a brief overview of non-communicative functions of iridescence in animals. Despite the vast amount of recent work on animal iridescence, our review reveals that many proposed functions of iridescent coloration remain virtually unexplored, and this area is clearly ripe for future research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations334
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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