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Enregistrement W4414494523 · doi:10.1126/science.adr7368

Global selection on insect antipredator coloration

2025· article· en· W4414494523 sur OpenAlexaff
Iliana Medina, Alice Exnerová, Klára Daňková, Olivier Penacchio, Thomas N. Sherratt, Tomáš Albrecht, Sarika Baidya, Renan Janke Bosque, Harold E. Brown, Emily Burdfield‐Steel, Kristal E. Cain, Rodrigo Roucourt Cezário, Ylenia Chiari, Carolina Esquivel, Rhainer Guillermo Nascimento Ferreira, Amanda M. Franklin, Aloise Garvey, Samuel Guchu, Brandon T. Hastings, Kateřina Hotová-Svádová, Yerin Hwang, Changku Kang, John Kasaya, Jennifer L. Kelley, Krushnamegh Kunte, FELIPE HENRIQUE DATTO-LIBERATO, Karl Loeffler‐Henry, Vinicius Marques Lopez, Claire MacKay-Dietrich, Johanna Mappes, María C. De Mársico, Viraj Nawge, Peter Njoroge, Ossi Nokelainen, Arka Pal, Archan Paul, Robert J Posont, Jan Raška, Juan C. Reboreda, Juan Manuel Rojas Ripari, Hannah M. Rowland, María de las Nieves Sabio, Camilo Salazar, Fabian C. Salgado‐Roa, Steve A. Stephens-Cárdenas, Anita Szabó, J. Torres, Jolyon Troscianko, Marie Truhlářová, Kate D. L. Umbers, Molly Venton, Makenzie Vitasovich, Lu‐Yi Wang, Sarah‐Sophie Weil, William L. Allen

Notice bibliographique

RevueScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesWestern Sydney UniversityČeská Zemědělská Univerzita v PrazeUniversidade de São PauloSeoul National UniversityMokpo National UniversityJyväskylän YliopistoUniversiteit van AmsterdamDirectorate for Biological SciencesUniversidad del RosarioSwansea UniversityUniversity of ExeterFakultu Agrobiologie, Potravinových a Prírodních Zdrojů, Česká Zemědělská Univerzita v PrazeGeorg-August-Universität GöttingenEscuela de Ciencias Biológicas, Universidad Nacional Costa RicaUniversidad de Buenos AiresHelsingin YliopistoGeorge Mason University
Mots-clésAposematismCamouflagePredationCrypsisContext (archaeology)Natural selectionPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural selection has repeatedly led to the evolution of two alternative antipredator color strategies-camouflage to avoid detection and aposematism to advertise unprofitability-but we lack understanding of how ecological context favors one strategy over the other. We conducted a globally replicated predation experiment at 21 sites on six continents to test how predator community, prey community, and visual environment influenced the predation risk of 15,018 artificial paper "moth" prey with cryptic or warning coloration. Results indicated that aposematic strategies fare better in environments with low predation intensity, whereas camouflage strategies are advantaged when other camouflaged prey species are rare and when light levels are low. This study demonstrates how multiple mechanisms shape antipredator strategies, helping to explain the evolution and global distribution of camouflaged and aposematic animals.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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