Data from: Jump takeoff in a small jumping spider
Notice bibliographique
Résumé
Jumping in animals presents an interesting locomotory strategy as it requires the generation of large forces and accurate timing. Jumping in arachnids is further complicated by their semi-hydraulic locomotion system. Among arachnids, jumping spiders (Family Salticidae) are agile and dexterous jumpers. However, less is known about jumping in small salticid species. Here we used Habronattus conjunctus, a small jumping spider (body length ~4.5 mm) to examine its jumping performance and compare it to that of other jumping spiders and insects. We also explored how legs are used during the takeoff phase of jumps. Jumps were staged between two raised platforms. We analyzed jumping videos with DeepLabCut to track 21 points on the cephalothorax, abdomen, and legs. By analyzing leg liftoff and extension patterns, we found evidence that H. conjunctus primarily uses the third legs to power jumps. We also found that H. conjunctus jumps achieve lower takeoff speeds and accelerations than most other jumping arthropods, including other jumping spiders. H. conjunctus takeoff time was similar to other jumping arthropods of the same body mass. We discuss the mechanical benefits and drawbacks of a semi-hydraulic system of locomotion and consider how small spiders may extract dexterous jumps from this system.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,037 |
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 ».