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Enregistrement W3173038610 · doi:10.1093/biolinnean/blab073

Black bear colour polymorphism through a fragmented Snell’s window

2021· article· en· W3173038610 sur OpenAlexafffundabout
T. E. Reimchen, Danial Hunter, Jakob H Eggenberger

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyForagingUrsusOncorhynchusEcologySkyBayCamouflageWhite (mutation)FisheryFish <Actinopterygii>GeographyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The white colour morph of the black bear (Ursus americanus kermodei) occurring on islands on the coast of British Columbia, western Canada, captures more salmon (Oncorhynchus spp.) than does the black morph and is hypothesized to have reduced contrast against the sky from the visual perspective of the salmon. We tested this hypothesis in a natural salmon stream by recording the number and proximity of chum salmon (Oncorhynchus keta) approaches (N = 1617 fish, 91 trials) towards life-size bear models differing in body and leg coloration under a mixed forest-sky canopy. Although salmon approached the white models at a much higher rate than black models, consistent with camouflage, we found greater abrupt evasions to the black models, largely independent of their contrast against the above-surface or below-surface backgrounds. Upward-facing sub-surface video-imaging through the rippled water-air interface indicated major visual fragmentation of the model’s integrity. We suggest that increased evasiveness to black models reflects an evolutionary response due to 3+ million years of trophic interaction between salmon and bears, and that the major differences between calm vs. rippled conditions through the optical cone (Snell’s window) at the water-air interface remains a largely unexplored theme in assessing foraging preferences and adaptive coloration within and among species using the water-air interface.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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