Omnivorous lacertid lizards (<i>Gallotia</i>) from El Hierro, Canary Islands, can identify prey and plant food using only chemical cues
Notice bibliographique
Résumé
We studied lingual and biting responses to food chemicals by two species of omnivorous lacertid lizards, the Canary Island endemics Gallotia simonyi (the giant lizard of El Hierro) and Gallotia caesaris (Boettger's lizard), to ascertain their ability to discriminate between prey and plant food chemicals on the one hand and control stimuli on the other. We recorded frequencies of tongue-flicking and latency to bite in 60-s trials in which chemical stimuli on cotton-tipped applicators were presented to the lizards. Both species exhibited prey-chemical discrimination, as indicated by elevated tongue-flick rates and higher proportions of individuals biting in response to surface chemicals from crickets. Both species exhibited plant-chemical discrimination, as indicated by significantly greater tongue-flick rates and biting frequency in response to chemicals from tomato fruit than to the control stimuli. Juvenile G. simonyi responded much more strongly to chemical stimuli from tomato fruit than from leaves of Psoralea bituminosa, which is not a preferred food for juveniles. The findings are consistent with the hypothesis that chemosensory discrimination evolves in omnivorous lizards to permit evaluation of food quality, resulting in correspondence between plant diet and plant-chemical discrimination, both being absent in insectivores. The results are also consistent with the hypothesis that prey-chemical discrimination is retained and plant-chemical discrimination evolves in the omnivorous lizards derived from actively foraging insectivores.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».