Testing the evolutionary driving forces on display signal complexity in an Asian agamid lizard
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elucidating the factors behind the evolution of signal complexity is essential in understanding animal communication. Compared to vocal and color signals, dynamic display signals only start to attract attention recently. In this study, we tested the social complexity and background noise hypotheses on the evolution of dynamic display signal complexity. We collected displays videos from twelve populations across the distribution range of the Asian agamid lizard, Phrynocephalus przewalskii. Their various components (tail coil, tail lash, body turning, and limb flapping) were quantified. Furthermore, we measured the population density and sexual size dimorphism (SSD), as estimates of social complexity, and vegetation height, as estimate of background noise. Using linear mixed models, we tested associations between measurements of signal component variability (e.g. coefficient of variation of maximum speed Limb flapping), display (as a whole) complexity (e.g. Component change rate) and estimates of social complexity and background noise. Several significant associations were detected, including between CV of maximum speeds of body turning/limb flapping and SSD (negative), between component change rate and background noise (positive). Several other associations were sex-dependent and the trends were often opposite between the sexes. Our data are consistent with both social complexity and background noise hypotheses, and our research provides direct evidence on the level-specific links among display complexity, social complexity and background noise.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».