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Enregistrement W2153911570 · doi:10.1098/rspb.2006.3570

Aggregation, defence and warning signals: the evolutionary relationship

2006· review· en· W2153911570 sur OpenAlexaff
Graeme D. Ruxton, Thomas N. Sherratt

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2006
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAposematismPredationPossession (linguistics)BiologyPhylogenetic treeEvolutionary biologyEcologyPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a seminal contribution, Fisher argued how distastefulness could incrementally evolve in a prey species that was distributed in family groups. Many defended prey species occur in aggregations, but did aggregation facilitate the evolution of defence as Fisher proposed or did the possession of a defence allow individuals to enjoy the benefits of group living? Contemporary theory suggests that it can work both ways: pre-existing defences can make the evolution of gregariousness easier, but gregariousness can also aid the evolution of defence and warning signals. Unfortunately, the key phylogenetic analyses to elucidate the ordering of events have been hampered by the relative rarity of gregarious species, which in itself indicates that aggregation is not a pre-requisite for defence. Like the underlying theory, experimental studies have not given a definitive answer to the relative timing of the evolution of defence and aggregation, except to demonstrate that both orderings are possible. Conspicuous signals are unlikely to have evolved in the absence of a defence and aggregated undefended prey are likely to be vulnerable to predation in the absence of satiation effects. It therefore seems most likely that defence generally preceded the evolution of both aggregation and signalling, but alternative routes may well be possible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations93
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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