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Enregistrement W2920694190 · doi:10.22215/etd/2018-12859

How do Caterpillars Detect Vibration? Proleg Sensory Hairs as Vibration Receptors in Drepana Arcuata (Drepanidae) and Trichoplusia ni (Noctuidae)

2018· dissertation· en· W2920694190 sur OpenAlexaff
Conrado Rosi Denadai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrichoplusiaBiologyNoctuidaeSensory systemMechanical vibrationNeurophysiologyVibrationCommunicationLepidoptera genitaliaBotanyNeuroscienceAcousticsPhysicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is known that substrate-borne vibrations are detected by insects from multiple taxa and life stages, including adults and larvae.Therefore, in this thesis I aimed to answer the question "How do caterpillars detect vibration?".For this purpose, I made neurophysiological experiments on proleg hairs of Drepana arcuata and Trichoplusia ni caterpillars.In these experiments, two types of mechanical stimuli were applied to the proleg hair: 1) sine vibrational signals with varying frequencies and 2) single push/pull stimuli.Amplitudes of stimuli ranged from sub-to supra-threshold and stimuli were applied in multiple directions to test for sensory directionality.With this, I showed that the sensory activity of the hair can be characterized as a rapid adapting response, that it has directional sensitivity and presents some phase-locking.In conclusion, the sensory hairs here evaluated can respond to vibration, which leaves them as potential candidates for substrate-borne vibration receptors in these caterpillars.iii

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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