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Enregistrement W3081161844 · doi:10.1002/ajp.23186

Visual detection and fruit selection by the mantled howler monkey (<i>Alouatta palliata</i>)

2020· article· en· W3081161844 sur OpenAlexaff
Karem G. Sánchez‐Solano, Jorge É. Morales‐Mávil, Matthias Laska, Amanda Melin, Laura Teresa Hernández Salazar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Primatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésTrichromacyBiologyFrugivoreZoologyBotanyAdaptive valueColor visionEcologyArtificial intelligenceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Howler monkeys (platyrrhini) have evolved routine trichromatic color vision independently from catarrhines, which presents an opportunity to test hypotheses concerning the adaptive value of distinguishing reddish from greenish hues. A longstanding hypothesis posits that trichromacy aids in the efficient detection of reddish-ripe fruits, which could be an advantage for the detection of the nutritional content of the fruit, such as sugars. In the present study, we assessed fruit visual conspicuity and selection based on color and sucrose content by wild mantled howler monkeys (Alouatta palliata) on Agaltepec Island, Mexico. We used colorimetry to classify dietary fruits as cryptic (greenish) or conspicuous (reddish) against their background leaves. Species-specific color models indicate that trichromatic howler monkeys should be more efficient in discriminating the conspicuous ripe fruits from leaves compared to detecting cryptic ripe fruits from leaves. We found howler monkeys consume more cryptic fruits compared to conspicuous fruits, and that they consume more unripe fruits than ripe fruits. The consumption (acceptance) of fruit was independent of sucrose content, and thus this disaccharide may not play an essential role in mantled howler food selection. Our findings suggest that routine trichromatic color vision may aid in the detection and discrimination of conspicuously colored fruits, but that the final decision whether to accept or reject a fruit probably involves the use of other senses in addition to vision.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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