The perfection of mimicry: an information approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We consider why imperfect deceptive mimics can persist when it appears to be in the predator's interest to discriminate finely between mimics and their models. One theory is that a receiver will accept being duped if the model and mimic overlap in appearance and the relative costs of attacking the model are high. However, a more fundamental explanation for the difficulty of discrimination is not based on perceptual uncertainty, but simply based on a lack of information. In particular, predators in the process of learning may cease sampling imperfect mimics entirely because the immediate pay-off and future value of information is low, allowing such mimics to persist. This outcome will be particularly likely when the model is relatively costly to attack and/or the discriminative rules the predator has to learn are complex. Information limitations neatly explain why predators tend to adopt discriminative rules based on single traits (such as stripe colour), rather than on combinations of traits (such as stripe order). They also explain why predators utilize certain salient discriminative traits while ignoring equally informative ones (a phenomenon known as overshadowing), and why imperfect mimics may be more common in phenotypically diverse prey communities.This article is part of the themed issue 'Animal coloration: production, perception, function and application'.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle