Leaping lizards landing on leaves: escape-induced jumps in the rainforest canopy challenge the adhesive limits of geckos
Notice bibliographique
Résumé
The remarkable adhesive capabilities of geckos have garnered attention from scientists and the public for centuries. Geckos are known to have an adhesive load-bearing capacity far in excess (by 100-fold or more) of that required to support their body mass or accommodate the loading imparted during maximal locomotor acceleration. Few studies, however, have investigated the ecological contexts in which geckos use their adhesive system and how this may influence its properties. Here we develop a modelling framework to assess whether their prodigious adhesive capacity ever comes under selective challenge. Our investigation is based upon observations of escape-induced aerial descents of canopy-dwelling arboreal geckos that are rapidly arrested by clinging to leaf surfaces in mid-fall. We integrate ecological observations, adhesive force measurements, and body size and shape measurements of museum specimens to conduct simulations. Using predicted bending mechanics of petioles and leaf midribs, we find that the drag coefficient of the gecko, the size of the gecko and the size of the leaf determine impact forces. Regardless of the landing surface, safety factors for geckos range from a maximum of just over 10 to a minimum of well under one, which would be the point at which the adhesive system fails. In contrast to previous research that intimates that gecko frictional adhesive capacity is excessive relative to body mass, we demonstrate that realistic conditions in nature may result in frictional capacity being pushed to its limit. The rapid arrest of the lizard from its falling velocity likely results in the maximal loading to which the adhesive system is exposed during normal activities. We suggest that such activities might be primary determinants in driving their high frictional adhesive capacity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».