Lower rotational inertia and larger leg muscles indicate more rapid turns in tyrannosaurids than in other large theropods
Notice bibliographique
Résumé
Synopsis Tyrannosaurid dinosaurs had large preserved leg muscle attachments and low rotational inertia relative to their body mass, indicating that they could turn more quickly than other large theropods. Methods To compare turning capability in theropods, we regressed agility estimates against body mass, incorporating superellipse-based modeled mass, centers of mass, and rotational inertia (mass moment of inertia). Muscle force relative to body mass is a direct correlate of agility in humans, and torque gives potential angular acceleration. Agility scores therefore include rotational inertia values divided by proxies for (1) muscle force (ilium area and estimates of m. caudofemoralis longus cross-section), and (2) musculoskeletal torque. Phylogenetic ANCOVA (phylANCOVA) allow assessment of differences in agility between tyrannosaurids and non-tyrannosaurid theropods (accounting for both ontogeny and phylogeny). We applied conditional error probabilities a ( p ) to stringently test the null hypothesis of equal agility. Results Tyrannosaurids consistently have agility index magnitudes twice those of allosauroids and some other theropods of equivalent mass, turning the body with both legs planted or pivoting over a stance leg. PhylANCOVA demonstrates definitively greater agilities in tyrannosaurids, and phylogeny explains nearly all covariance. Mass property results are consistent with those of other studies based on skeletal mounts, and between different figure-based methods (our main mathematical slicing procedures, lofted 3D computer models, and simplified graphical double integration). Implications The capacity for relatively rapid turns in tyrannosaurids is ecologically intriguing in light of their monopolization of large (>400 kg), toothed dinosaurian predator niches in their habitats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».