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Enregistrement W2519492444 · doi:10.1098/rspb.2016.1392

Always chew your food: freshwater stingrays use mastication to process tough insect prey

2016· article· en· W2519492444 sur OpenAlexafffund
Matthew A. Kolmann, Kenneth C. Welch, Adam P. Summers, Nathan R. Lovejoy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Integrative Organismal SystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPredationBiologyInsectEcologyFood chainZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chewing, characterized by shearing jaw motions and high-crowned molar teeth, is considered an evolutionary innovation that spurred dietary diversification and evolutionary radiation of mammals. Complex prey-processing behaviours have been thought to be lacking in fishes and other vertebrates, despite the fact that many of these animals feed on tough prey, like insects or even grasses. We investigated prey capture and processing in the insect-feeding freshwater stingray Potamotrygon motoro using high-speed videography. We find that Potamotrygon motoro uses asymmetrical motion of the jaws, effectively chewing, to dismantle insect prey. However, CT scanning suggests that this species has simple teeth. These findings suggest that in contrast to mammalian chewing, asymmetrical jaw action is sufficient for mastication in other vertebrates. We also determined that prey capture in these rays occurs through rapid uplift of the pectoral fins, sucking prey beneath the ray's body, thereby dissociating the jaws from a prey capture role. We suggest that the decoupling of prey capture and processing facilitated the evolution of a highly kinetic feeding apparatus in batoid fishes, giving these animals an ability to consume a wide variety of prey, including molluscs, fishes, aquatic insect larvae and crustaceans. We propose Potamotrygon as a model system for understanding evolutionary convergence of prey processing and chewing in vertebrates.

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)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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