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Enregistrement W2170645865 · doi:10.1098/rspb.2011.0126

Frequency-dependent variation in mimetic fidelity in an intraspecific mimicry system

2011· article· en· W2170645865 sur OpenAlexaff
Arne Iserbyt, Jessica Bots, Stefan Van Dongen, Janice J. Ting, Hans Van Gossum, Thomas N. Sherratt

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMimicryIntraspecific competitionBiologySimilarity (geometry)Evolutionary biologyRange (aeronautics)ZoologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary theory predicts that the degree of mimetic similarity of mimics towards their model should increase as the mimic/model ratio increases. Thus, when the mimic/model ratio is high, then the mimic has to resemble the model very closely to still gain protection from the signal receiver. To date, empirical evidence of this effect is limited to a single example where mimicry occurs between species. Here, for the first time, we test whether mimetic fidelity varies with mimic/model ratios in an intraspecific mimicry system, in which signal receivers are the same species as the mimics and models. To this end, we studied a polymorphic damselfly with a single male phenotype and two female morphs, in which one morph resembles the male phenotype while the other does not. Phenotypic similarity of males to both female morphs was quantified using morphometric data for multiple populations with varying mimic/model ratios repeated over a 3 year period. Our results demonstrate that male-like females were overall closer in size to males than the other female morph. Furthermore, the extent of morphological similarity between male-like females and males, measured as Mahalanobis distances, was frequency-dependent in the direction predicted. Hence, this study provides direct quantitative support for the prediction that the mimetic similarity of mimics to their models increases as the mimic/model ratio increases. We suggest that the phenomenon may be widespread in a range of mimicry systems.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations36
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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