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Enregistrement W4214939564 · doi:10.20944/preprints202203.0027.v1

Understanding the Role of Arsenic in Camouflage Strategy: A Study with Common River Prawn

2022· preprint· en· W4214939564 sur OpenAlexaff
Mihieka Bose, Kalpesh Jas, Arnab Barua, Chayan Munshi

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrawnCamouflageTransparency (behavior)ChromatophoreEcologyBiologyFisheryComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Camouflage is an interesting adaptation (for survivability) by organisms in terms of different aggregation or fusion of colourations. Understanding these camouflage strategies in the presence of arsenic on transparent/semi-transparent species is pretty challenging. Previously, several researchers have demonstrated that colouration or pigmentation strategy in an organism is a strategy to merge with the environment to escape from predatory threats. Our study was done on a semi-transparent freshwater prawn species which exhibits a strategy of pigment droplets on its exoskeleton. Unlike previous studies, our findings robustly indicate the fact that pigment droplets are not the only reason for colouration. The pigment droplets rather regulate the darkness of the exoskeleton. However, the transparency of the abdominal muscles additionally plays a crucial role in creating a background of the pigment droplets. The transparency muscles allow light to pass through the abdomen, thus creating a semi-transparent appearance. The degree of semi-transparency is also regulated by the intensity of light. The abdomen and the pigment droplets on the exoskeleton cumulatively as well as contrastingly maintain the transparency and the colour quotient of the prawns. In our study, we have majorly concentrated on the abdominal region of the prawns as it appears to be the key semi-transparent feature of the organism. This research is directed to an ecotoxicological aspect where we showed that arsenic in chronic non-lethal concentration, can notably alter the colouration pattern in this prawn model within a short period of time. Finally, we have used an image processing algorithm to assess the alteration of colouration in this organism.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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