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Enregistrement W2591535720 · doi:10.1144/sp455.9

Using three-dimensional, digital models of pterosaur skulls for the investigation of their relative bite forces and feeding styles

2017· article· en· W2591535720 sur OpenAlexaff
Donald M. Henderson

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensRoyal Tyrrell Museum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvolutionary biologyPaleontologyGeologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Simple, three-dimensional, digital models of the crania and mandibles of 22 pterosaurs – 13 pterodactyloids and nine non-pterodactyloids (‘rhamphorhynchoids’) – were generated to investigate gross-level mechanical aspects of the skulls as they would related to feeding behaviour such as bite force and speed of jaw motions. The key parameter was the determination of second moments of area of the mid-muzzle region and the computation of the bending moment relative to the occiput. The shorter, stockier skulls of basal ‘rhamphorhynchoids’ were the strongest for their size in terms of potential resistance to dorso-ventral bending, and this finding correlates with their robust dentitions. More derived ‘rhamphorhynchoids’ showed the start of a trend towards weaker skulls, but faster jaw adduction was interpreted to be an adaptation for the snatching of small prey. Pterodactyloids continued the trend to lengthen the skull and to reduce its cross-sectional area, resulting in less stiff skulls, but more rapid opening and closing of the jaws. Changes in the rear of the skulls and the development of coronoid eminences on the mandibles of all the pterodactyloids are correlated with the reduction in bite force and a concomitant increase in jaw closing speed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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