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Enregistrement W2934763937 · doi:10.1038/s41598-019-41959-8

Intense bone fluorescence reveals hidden patterns in pumpkin toadlets

2019· article· en· W2934763937 sur OpenAlexfundno aff
Sandra Goutte, Matthew J. Mason, Marta Maria Antoniazzi, Carlos Jared, Didier Merle, Lilian Cazes, Luı́s Felipe Toledo, Hanane el-Hafci, Stéphane Pallu, H. Portier, Stefan Schramm, Pierre Guériau, Mathieu Thoury

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMuséum National d'Histoire NaturelleUniversité Paris-SaclayUniversité Paris DiderotUniversidade Estadual de CampinasUniversité d'OrléansCentre National de la Recherche ScientifiqueConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversité de Versailles Saint-Quentin-en-YvelinesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloYork UniversityUniversité de LausanneNew York University Abu Dhabi
Mots-clésFluorescenceComputer sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon of fluorescence can be used by animals to change effective colouration or patterning, potentially to serve functions including intra- and interspecific signalling. Initially believed to be restricted to marine animals, fluorescent colours are now being described in an increasing number of terrestrial species. Here, we describe unique, highly fluorescent patterns in two species of pumpkin toadlets (Brachycephalus ephippium and B. pitanga). We establish that the origin of the fluorescence lies in the dermal bone of the head and back, visible through a particularly thin skin. By comparing them to those of the closely related species Ischnocnema parva, we demonstrate that pumpkin toadlets' bones are exceptionally fluorescent. We characterize the luminescence properties of the toadlets' bones and discuss the potential function of fluorescent patterns in natural lighting conditions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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