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Enregistrement W2754740077 · doi:10.1073/pnas.1705957114

Trichromacy increases fruit intake rates of wild capuchins ( <i>Cebus capucinus imitator</i> )

2017· article· en· W2754740077 sur OpenAlexafffund
Amanda Melin, Kenneth L. Chiou, Emily R. Walco, Mackenzie L. Bergstrom, Shoji Kawamura, Linda M. Fedigan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCanada Research ChairsMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyUniversity of CalgaryLeakey FoundationWenner-Gren Foundation
Mots-clésZoologyBiologyCommunicationGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

), controlling for plant-level and monkey-level variables that may affect fruit intake rates. Over the course of 14 months, we collected behavioral data from 72 monkeys in Sector Santa Rosa, Costa Rica. We analyzed 19,043 fruit feeding events within 1,602 foraging bouts across 27 plant species. We find that plant species, color conspicuity category, and monkey age class significantly impact intake rates, while sex does not. When plant species and age are controlled for, we observe that trichromats have higher intake rates than dichromats for plant species with conspicuously colored fruits. This study provides clear evidence of trichromatic advantage in close-range fruit feeding in wild monkeys. Taken together with previous reports of dichromatic advantage for finding cryptic foods, our results illuminate an important aspect of balancing selection maintaining primate opsin polymorphism.

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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,685

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 ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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