Colour pattern variation forms local background matching camouflage in a leaf‐mimicking toad
Notice bibliographique
Résumé
Optimal camouflage can, in principle, be relatively easily achieved in simple, homogeneous, environments where backgrounds always have the same colour, brightness and patterning. Natural environments are, however, rarely homogenous, and species often find themselves viewed against varied backgrounds where the task of concealment is more challenging. One result of variable backgrounds is the evolution of intraspecific phenotypic variation which may either be generalized, with multiple similarly cryptic patterns, or specialized, with each discrete colour form maximizing concealment against a single component of the background. We investigated the role of phenotypic variation in a highly variable population of the Neotropical toad Rhinella margaritifera using visual modelling and a computer-based detection task. We found that phenotypic variation was not divided into discrete colour morphs, and all toads were well camouflaged against the forest floor. However, although the whole population may appear to consist of random samples from the background, the toads were a particularly close match to the leaf litter, suggesting that they masquerade as dead leaves, which are themselves variable. Furthermore, rather than each colour form being equally effective against a single background, each toad was specialized towards its own particular local surroundings, as suggested by a specialist strategy. Taken together, these data highlight the importance of background matching to a nominally masquerading species, as well as how habitat heterogeneity at multiple spatial scales may affect the evolution of camouflage and phenotypic variation.
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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 ».