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Enregistrement W6929475325 · doi:10.5061/dryad.z34tmpg8f

Mechanisms for color convergence in a mimetic radiation of poison frogs

2019· dataset· en· W6929475325 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMimicryBatesian mimicryColor visionDivergence (linguistics)Convergent evolutionStructural colorationPigmentPteridineVariation (astronomy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In animals, bright colors often evolve to mimic other species when a resemblance is selectively favored. Understanding the proximate mechanisms underlying such color mimicry can give insights into how mimicry evolves, for example, whether color convergence evolves from a shared set of mechanisms or through the evolution of novel color production mechanisms. We studied color production mechanisms in poison frogs (Dendrobatidae), focusing on the mimicry complex of Ranitomeya imitator. Using reflectance spectrometry, skin pigment analysis, electron microscopy, and color modeling, we found that the bright colors of these frogs, both within and outside the mimicry complex, are largely structural and produced by iridophores, but that color production depends crucially on interactions with pigments. Color variation and mimicry is regulated predominantly by iridophore platelet thickness and, to a lesser extent, concentration of the red pteridine pigment drosopterin. Compared to each of the four morphs of model species which it resembles, R. imitator displays greater variation in both structural and pigmentary mechanisms, which may have facilitated phenotypic divergence in this species. Analyses of non-mimetic dendrobatids in other genera demonstrate that these mechanisms are widespread within the family, and that poison frogs share a complex physiological “color palette” that can produce diverse and highly reflective colors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,010

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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