Trichromatic perception of flower colour improves resource detection among New World monkeys
Notice bibliographique
Résumé
Many plants use colour to attract pollinators, which often possess colour vision systems well-suited for detecting flowers. Yet, to isolate the role of colour is difficult, as flowers also produce other cues. The study of florivory by Neotropical primates possessing polymorphic colour vision provides an opportunity to investigate the importance of colour directly. Here we determine whether differences in colour vision within a mixed population of wild dichromatic and trichromatic white-faced capuchins (Cebus capucinus imitator) affect flower foraging behaviours. We collected reflectance data for flower foods and modelled their chromatic properties to capuchin colour vision phenotypes. We collected behavioural data over 22 months spanning four years, determined the colour vision phenotype of each monkey based on amino acid variation of the L/M opsin gene from fecal DNA, and compared foraging behaviours of dichromats and trichromats. Most flowers were more conspicuous to trichromats, and trichromats foraged in small flower patches significantly more often. These data demonstrate a difference in wild primate foraging patterns based on colour vision differences, supporting the hypothesis that trichromacy enhances detection of small, ephemeral resources. This advantage, which may also extend to other foods, likely contributes to the maintenance of colour vision polymorphism in Neotropical monkeys.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».