Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diverse groups of animals have adapted to exploiting the unique environment of the forest canopy. The arboreal environment is complex and these animals encounter many unique physical challenges as they move up to and through tree branches. Solving these challenges involves dealing with the physical implications of moving on surfaces of various sizes and surface textures. Understanding how these organisms contend with the environment depends on understanding the fundamental factors involved in moving vertically and horizontally while maintaining stability. In most cases, highly specialised anatomy is required to support adhesion, claw penetration and friction contact through gripping, either with digits, a prehensile tail or the body wall. Body size provides hard limits on the ability to exploit the arboreal environment. In the remarkably agile brachiating apes, their specialised locomotion involves subtle dynamics to exploit the energy‐saving benefits of swinging below their supports – an advantage not available in overground locomotion. Key Concepts To climb, an animal must resist gravity, whether horizontal or vertical to the surface. On a vertical trunk, limbed animals must resist a weight‐induced tipping moment. On a horizontal branch, an animal must stabilise itself to avoid falling, unless it hangs from the branch. Small animals have more supports available to them in climbing and are relatively strong compared to their weight. Animals have evolved various specialisations to attach to surfaces, whether through sticking, clinging or gripping. Brachiation is an economical and adaptable locomotor mode unique to the arboreal environment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».