Do the fluorescent red eyes of the marine fish <i>Tripterygion delaisi</i> stand out? In situ and in vivo measurements at two depths
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the discovery of red fluorescence in fish, much effort has been invested to elucidate its potential functions, one of them being signaling. This implies that the combination of red fluorescence and reflection should generate a visible contrast against the background. Here, we present in vivo iris radiance measurements of Tripterygion delaisi under natural light conditions at 5 and 20 m depth. We also measured substrate radiance of shaded and exposed foraging sites at those depths. To assess the visual contrast of the red iris against these substrates, we used the receptor noise model for chromatic contrasts and Michelson contrast for achromatic calculations. At 20 m depth, T. delaisi iris radiance generated strong achromatic contrasts against substrate radiance, regardless of exposure, and despite substrate fluorescence. Given that downwelling light above 600 nm is negligible at this depth, we can attribute this effect to iris fluorescence. Contrasts were weaker in 5 m. Yet, the pooled radiance caused by red reflection and fluorescence still exceeded substrate radiance for all substrates under shaded conditions and all but Jania rubens and Padina pavonia under exposed conditions. Due to the negative effects of anesthesia on iris fluorescence, these estimates are conservative. We conclude that the requirements to create visual brightness contrasts are fulfilled for a wide range of conditions in the natural environment of T. delaisi .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».