A bird's eye view of two mimetic tropical butterflies: coloration matches predator's sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unprofitable prey with conspicuous warning signals are often mimicked by other species, which then gain protection from predators. How closely two mimetic species resemble one another depends upon the visual perception of the signal receiver. However, most studies of mimetic coloration have been conducted using only the human visual system, which differs greatly from that of most animals. To better understand mimicry, we should study mimetic visual signals through the eyes of the intended receiver. Here, we use avian visual models to test predictions of putative Batesian mimicry in two Amazonian butterflies, Mimoides pausanias and Heliconius sara . We calculated Just Noticeable Differences (JNDs) and tetrahedral color volumes for 11 different patches: iridescent blue, yellow bars, red spots and black background. Several color patches were not visually discriminable for both avian visual systems ( UV / VIS and V/ VIS ), and visual discrimination (i.e. degree of mimicry) of color patches depended upon the avian visual system. These two butterfly species are more mimetic when viewed by their likely avian predators, which have V/ VIS vision. Therefore, this mimetic assemblage may have evolved to be more spectrally accurate in the non‐ UV wavelengths which their avian predators are able to see. However, while many color patches of the two species were modeled to be difficult to discriminate, most color patches were not perfect matches regardless of visual system, and several patches were very poor mimics. Through this study we demonstrate the importance of testing putative mimetic assemblages using known predator perceptual models and lay a foundation for behavioral studies to further test mimicry in H. sara and M. pausanius .
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».