Distinct movement patterns generate stages of spider web-building
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The geometric complexity and stereotypy of spider webs have long generated interest in their algorithmic origin. Like other examples of animal architecture, web construction is the result of several assembly phases that are driven by distinct behavioral stages coordinated to build a successful structure. Manual observations have revealed a range of sensory cues and movement patterns used during web construction, but methods to systematically quantify the dynamics of these sensorimotor patterns are lacking. Here, we apply an analytical pipeline to quantify web-making behavior of the orb-weaver Uloborus diversus . Position tracking revealed stereotyped stages of construction that could occur in typical or atypical progressions across individuals. Using an unsupervised clustering approach, we identified general and stage-specific leg movements. A Hierarchical Hidden Markov Model revealed that stages of web-building are characterized by stereotyped sequences of actions largely shared across individuals, regardless of whether these stages progress in a typical or atypical fashion. Web stages could be predicted based on action-sequences alone, revealing that web-stages are a physical manifestation of underlying behavioral phases. Highlights Spider centroid trajectories indicate stereotyped progression of web-building stages. Unsupervised movement clustering reveals a shared set of movements which correspond to previously defined behaviors that define web-making across individuals. Stages of web-building use both stage-specific and non-specific behaviors. Stereotyped and distinct action sequences are predictive of stages of web-building.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».