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Enregistrement W4294838806 · doi:10.1093/biolinnean/blac095

Diversity and evolution of amphibian pupil shapes

2022· article· en· W4294838806 sur OpenAlexaff
Kate N. Thomas, Caitlyn Rich, Rachel C. Quock, Jeffrey W. Streicher, David J. Gower, Ryan K. Schott, Matthew K. Fujita, R.H. Douglas, Rayna C. Bell

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésBiologyAmphibianPupilEcologyLarvaMetamorphosisEvolutionary biologyHabitatFunctional diversityOntogenyZoologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pupil constriction has important functional consequences for animal vision, yet the evolutionary mechanisms underlying diverse pupil sizes and shapes are poorly understood. We aimed to quantify the diversity and evolution of pupil shapes among amphibians and to test for potential correlations to ecology based on functional hypotheses. Using photographs, we surveyed pupil shape across adults of 1294 amphibian species, 74 families and three orders, and additionally for larval stages for all families of frogs and salamanders with a biphasic ontogeny. For amphibians with a biphasic life history, pupil shape changed in many species that occupy distinct habitats before and after metamorphosis. In addition, non-elongated (circular or diamond) constricted pupils were associated with species inhabiting aquatic or underground environments, and elongated pupils (with vertical or horizontal long axes) were more common in species with larger absolute eye sizes. We propose that amphibians provide a valuable group within which to explore the anatomical, physiological, optical and ecological mechanisms underlying the evolution of pupil shape.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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