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Enregistrement W2150476139 · doi:10.1098/rstb.2010.0190

Underwater linear polarization: physical limitations to biological functions

2011· review· en· W2150476139 sur OpenAlexaff
Nadav Shashar, Sönke Johnsen, Amit Lerner, Shai Sabbah, Chuan‐Chin Chiao, Lydia M. Mäthger, Roger T. Hanlon

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquebioluminescence and chemiluminescence research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarization (electrochemistry)UnderwaterEnvironmental sciencePlanktonRemote sensingPhysicsOceanographyGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polarization sensitivity is documented in a range of marine animals. The variety of tasks for which animals can use this sensitivity, and the range over which they do so, are confined by the visual systems of these animals and by the propagation of the polarization information in the aquatic environment. We examine the environmental physical constraints in an attempt to reveal the depth, range and other limitations to the use of polarization sensitivity by marine animals. In clear oceanic waters, navigation that is based on the polarization pattern of the sky appears to be limited to shallow waters, while solar-based navigation is possible down to 200-400 m. When combined with intensity difference, polarization sensitivity allows an increase in target detection range by 70-80% with an upper limit of 15 m for large-eyed animals. This distance will be significantly smaller for small animals, such as plankton, and in turbid waters. Polarization-contrast detection, which is relevant to object detection and communication, is strongly affected by water conditions and in clear waters its range limit may reach 15 m as well. We show that polarization sensitivity may also serve for target distance estimation, when examining point source bioluminescent objects in the photic mesopelagic depth range.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,161 · 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 tête enseignante, 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

Citations43
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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