Testing the niche differentiation hypothesis in wild capuchin monkeys with polymorphic color vision
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The polymorphic color vision system present in most North, Central, and South American monkeys is a textbook case of balancing selection, yet the mechanism behind it remains poorly understood. Previous work has established task-specific foraging advantages to different color vision phenotypes: dichromats (red-green colorblind) are more efficient foraging for invertebrates, while trichromats (color “normal” relative to humans) are more efficient foraging for “reddish” ripe fruit, suggesting that niche differentiation may underlie the maintenance of color vision variation. We explore a prediction of the niche differentiation hypothesis by asking whether dichromatic and trichromatic capuchin monkeys (Cebus imitator) diverge in their foraging activity budget, specifically testing whether dichromats forage more frequently for invertebrates and trichromats forage more frequently for “reddish” ripe fruit. To assess this, we analyze a large data set of behavioral scan samples (n = 21 984) from 48 wild adult female capuchins of known color vision genotype, dominance rank, and reproductive status, together with models of food conspicuity. We find no significant differences between dichromats and trichromats in the frequency of scans spent foraging for different food types but do find that nursing females forage less overall than cycling females. Our results suggest that the potential for color-vision-based niche differentiation in foraging time may be curtailed by the energetic requirements of reproduction, behavioral synchrony caused by group living, and/or individual preferences. While niche differentiation in activity budgets by color vision type is not apparent, fine-scale niche differentiation may be occurring. This research enhances our understanding of the evolutionary processes maintaining sensory polymorphisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».