Colour and pattern change against visually heterogeneous backgrounds in the tree frog Hyla japonica
Notice bibliographique
Résumé
Colour change in animals can be adaptive phenotypic plasticity in heterogeneous environments. Camouflage through background colour matching has been considered a primary force that drives the evolution of colour changing ability. However, the mechanism to which animals change their colour and patterns under visually heterogeneous backgrounds (i.e. consisting of more than one colour) has only been identified in limited taxa. Here, we investigated the colour change process of the Japanese tree frog (Hyla japonica) against patterned backgrounds and elucidated how the expression of dorsal patterns changes against various achromatic/chromatic backgrounds with/without patterns. Our main findings are i) frogs primarily responded to the achromatic differences in background, ii) their contrasting dorsal patterns were conditionally expressed dependent on the brightness of backgrounds, iii) against mixed coloured background, frogs adopted intermediate forms between two colours. Using predator (avian and snake) vision models, we determined that colour differences against different backgrounds yielded perceptible changes in dorsal colours. We also found substantial individual variation in colour changing ability and the levels of dorsal pattern expression between individuals. We discuss the possibility of correlational selection on colour changing ability and resting behaviour that maintains the high variation in colour changing ability within population.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».