The Evolutionary Ecology of Flash Displays and Other Transiently Visible Anti-predation Signals
Notice bibliographique
Résumé
Hidden signals is an umbrella term used to describe anti-predation signals that are not consistently visible but only exposed transiently. These signals have evolved independently numerous times in taxa ranging from insects to mammals. In spite of the fact that hidden signals are both conspicuous and abundant, we know relatively little about their evolution and function. The aims of this study are to answer two fundamental questions, 1. how do hidden signals generate a fitness benefit, and 2. what ecological circumstances precipitate their evolution? In order to address these questions, I have combined custom-built computer games and phylogenetic character analysis. The computer games use humans as model predators, and allowed us to simulate the deployment of hidden signals while manipulating specific parameters. The phylogenetic character analysis has allowed us to test whether certain morphological and behavioural traits are correlated with the evolution of hidden signals. By combining these two independent approaches we have been able to comprehensively evaluate a variety of hypotheses regarding the evolution of hidden signals. Chapter 1 summarizes the current knowledge of hidden signals. Chapter 2 describes an experimental "proof of concept", to determine if flash displays can generate a survival benefit through one specific proposed mechanism, namely a "decoy" effect. Chapter 3 describes a phylogenetic analysis used to test whether body size (a well-known predictor of predation risk), is correlated with the evolution of hidden signals across a range of insect taxa. Chapter 4 describes an experimental test of the efficacy of startle signals in deterring an insect predator. Chapter 5 combines an experimental and phylogenetic evaluation of the implications of flight initiation distance on the anti-predation benefit of flash displays. Finally, in Chapter 6 I summarize my thoughts on the collective implications of my thesis work. Overall, I argue that hidden signals are an ecologically important adaptation that can prevent attacks through multiple mechanisms and may be selected for by a variety of predator taxa.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».