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Enregistrement W4366976877 · doi:10.1139/cjz-2023-0039

From color to shape: ontogenetic shifts in traits of the freshwater crab <i>Dilocarcinus pagei</i> (Brachyura: Trichodactylidae)

2023· article· en· W4366976877 sur OpenAlexvenueno aff
Alexandre Ribeiro da Silva, Caio Santos Nogueira

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCarapaceClawFreshwater crabOntogenyZoologyAdaptation (eye)VelvetCrustaceanSexual dimorphismSexual selectionDecapodaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crustaceans usually undergo a series of changes after the puberty molt. These changes are often associated with size increases in the body and in structures such as the abdomen and claws so that they can achieve higher reproductive fitness. These morphological changes allow the animal to fight, court, and signal for its conspecific with better performance. To compare ontogenetic changes, we used the freshwater crab Dilocarcinus pagei Stimpson, 1851 as a model. We analyzed differences in carapace and claw shape, force generation (via the apodeme area), morphological integration of claws, and color changes among demographic groups. Adult crabs had an increase in claw and carapace size followed by a shape change that makes the claws more robust. In addition, the animals changed from a dark brown coloration in juveniles to a dark red coloration in adult males, while adult females presented a dark red-brown coloration. Presumably, phenotypic changes may enhance crabs’ ability to obtain different food sources, as well as fight for sexual partners, and manipulate females during courtship. Color changes can be a strategy by which adult males can signal to females, while the dark brown coloration of juveniles can help in camouflage in the substrate.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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