Flight control and landing precision in the nocturnal bee Megalopta is robust to large changes in light intensity
Notice bibliographique
Résumé
Like its diurnal relatives, Megalopta genalis use visual information to control flight. Unlike their diurnal relatives, however, they do this at extremely low light intensities. Although Megalopta has developed optical specialisations to increase visual sensitivity, theoretical studies suggest that this enhanced sensitivity does not enable them to capture enough light to use visual information to reliably control flight in the rainforest at night. It has been proposed that Megalopta gain extra sensitivity by summing visual information over time. While enhancing the reliability of vision, this strategy would decrease the accuracy with which they can detect image motion - a crucial cue for flight control. Here, we test this temporal summation hypothesis by investigating how Megalopta's flight control and landing precision is affected by light intensity and compare our findings with the results of similar experiments performed on the diurnal bumblebee Bombus terrestris, to explore the extent to which Megalopta's adaptations to dim light affect their precision. We find that, unlike Bombus, light intensity does not affect flight and landing precision in Megalopta. Overall, we find little evidence that Megalopta uses a temporal summation strategy in dim light, while we find strong support for the use of this strategy in Bombus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».