MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414296571 · doi:10.1098/rsbl.2025.0366

Grasping performance in primates does not align with preferred substrate use

2025· article· en· W4414296571 sur OpenAlexaff
Michael C. Granatosky, Melody W. Young, Gabrielle A. Hirschkorn, Julie C. McKinney, Kay Welser, Edwin Dickinson

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDuke Lemur CenterLeakey Foundation
Mots-clésArboreal locomotionSubstrate (aquarium)GaitPrimateAdaptabilityStability (learning theory)BipedalismPrehensile tail

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arboreal locomotion presents considerable mechanical challenges, requiring animals to maintain stability on narrow supports. While some species rely on gait adjustments, others use grasping autopodia to counteract toppling torques. We investigated how substrate size affects grasping force in strepsirrhine primates—a lineage regarded as a model for early primates and known for fine-branch arboreal locomotion. Using a custom apparatus, we measured in vivo grip strength across three substrate diameters (small, medium and large) in 11 species. In both hands and feet, grip strength peaked on medium-sized substrates—those allowing optimal digital wrapping—and declined on small and large diameters. These patterns remained significant after controlling for phylogeny, body size, sex and age. Despite weaker performance on small substrates, strepsirrhines commonly navigate thin terminal branches in nature, suggesting an ecological mismatch between peak grasping performance and substrate use. This implies that powerful digital grasping may be less critical for arboreal stability than often assumed. Instead, whole-body mechanics and precise limb placement likely compensate when grip is reduced. Rather than maximizing force, the primate hand appears adapted for versatility—supporting the broader principle that evolutionary success often reflects functional adequacy and adaptability over specialization for force production.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiology LettersMême sujetPrimate Behavior and EcologyTravaux en français237 207