Animal Camouflage: Disentangling Disruptive Coloration from Background Matching
Notice bibliographique
Résumé
Camouflage is ubiquitous in the natural world and provides adaptive benefits to both predators and their prey.In this study I test concepts of animal camouflage using the experimental paradigm of humans foraging for real and artificial moth targets on a computer screen and assessed camouflage efficacy by measuring detection rates.Chapter 1 outlines the questions and objectives of this doctoral thesis.In Chapter 2 I introduce the phenomenon of disruptive coloration, followed by a brief-review of the visual mechanisms contributing to visual search.Chapter 3 tested if non-random orientation behaviour of moths in the field could be explained by behaviourally-mediated camouflage.I showed that the preferred fieldorientations of moths were associated with lower detection rates in the lab, and that the relative orientation of the moth to the tree was the key driver.Chapter 4 tested the fundamental assumption that disruptive coloration functions by impairing shape perception.It was predicted that if edge-intersecting patches are disruptive, then altering the shape of a target would interact with edge coloration.Artificial moth-like targets did show an interaction between edge coloration and target shape, which explained detectability.These findings suggest that effectiveness of camouflage due to edge markings is dependent on target shape, which further supports the hypothesis that edge markings function as disruptive coloration.Chapter 5 took a similar approach to chapter 4 but tested if there was an interaction between edge coloration and target boundary visibility, which could explain detectability of moth-like targets.Results from Chapters 4 and 5 suggest that shape and boundary properties play a role in disruptive function of edge markings.Chapter 6 tested how this might occur.It is thought that edge-intersecting patches impair object recognition.It was predicted that moth-like targets with more edge-intersecting patches would be harder to recognise.Recognition was characterised by human foveal vision, monitored by eyetracking.Indeed, targets with a larger number of edge-intersecting patches were associated with being difficult to recognise, and reduced detectability even at the expense of background matching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».