Is temporal synchrony necessary for effective Batesian mimicry?
Notice bibliographique
Résumé
Batesian mimicry occurs when palatable mimics gain protection from predators by evolving a phenotypic resemblance to an aposematic model species. While common in nature, the mechanisms maintaining mimicry are not fully understood. Patterns of temporal synchrony (i.e. temporal co-occurrence) and model first occurrence have been observed in several mimicry systems, but the hypothesis that predator foraging decisions can drive the evolution of prey phenology has not been experimentally tested. Here, using phenotypically accurate butterfly replicas, we measured predation rates on the chemically defended model species Battus philenor and its imperfect Batesian mimic Limenitis arthemis astyanax under four different phenological conditions to understand the importance of temporal synchrony and model first occurrence in mimicry complexes. We predicted that protection for mimics increases when predators learn to avoid the models' aposematic signal right before encountering the mimic, and that learned avoidance breaks down over time in the model’s absence. Surprisingly, we found that asynchronous model first occurrence, even on short time scales, did not provide increased protection for mimics. Mimics were only protected under conditions of temporal synchrony, suggesting that predators rely on current information, not previously learned information, when making foraging decisions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».