Lacking sensory (rather than locomotive) legs affects locomotion but not food detection in the harvestman<i>Holmbergiana weyenberghi</i>
Notice bibliographique
Résumé
The ability to release a leg when forced by predators or during agonistic interactions is widespread and frequent in arthropods. Despite immediate benefits, losing legs may affect locomotion, sensory performance, reproduction, and fitness. The costs of autospasy in arachnids have been scarcely addressed. Therefore, we tested the hypothesis that the number and type of self-amputated legs (sensory or locomotive) affect locomotion and food detection speeds in the harvestman Holmbergiana weyenberghi (Holmberg, 1876) (Sclerosomatidae). With field surveys in a subtropical forest in Uruguay we found that 35% of individuals lacked at least one leg, and sensory legs (second pair) were the most frequently lost. In an indoor setup, we found that individuals missing one sensory leg walked and climbed a trunk slower than individuals lacking a locomotive leg (first, third, or fourth pair), or compared with those with eight legs. Lacking legs did not affect the food detection speed. Additionally, larger individuals with eight legs had greater walking and climbing speeds. Therefore, losing sensory legs affects locomotion in these harvestmen and may confer costs in orientation, balance, and substrate recognition. Finally, we compared our results with the different patterns reported for the effect of autospacy in other harvestman species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».