Discrete element models for understanding the biomechanics of fossorial animals
Notice bibliographique
Résumé
The morphological features of fossorial animals have continuously evolved in response to the demands of survival. However, existing methods for animal burrowing mechanics are not capable of addressing the large deformation of substrate. The discrete element method (DEM) is able to overcome this limitation. In this study, we used DEM to develop a general model to simulate the motion of an animal body part and its interaction with the substrate. The DEM also allowed us to easily change the forms of animal body parts to examine how those different forms affected the biomechanical functions. These capabilities of the DEM were presented through a case study of modeling the burrowing process of North American Badger. In the case study, the dynamics (forces, work, and soil displacements) of burrowing were predicted for different forms of badger claw and manus, using the model. Results showed that when extra digits are added to a manus, the work required for a badger to dig increases considerably, while the mass of soil dug only increases gradually. According to the proposed efficiency index (ratio of the amount of soil dug to the work required), the modern manus with 5 digits has indeed biomechanical advantage for their fossorial lifestyle, and the current claw curvature (25.3 mm in radius) is indeed optimal. The DEM is able to predict biomechanical relationships between functions and forms for any fossorial animals. Results can provide biomechanical evidences for explaining how the selective pressures for functions influence the morphological evolution in fossorial animals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».