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Enregistrement W1143121060 · doi:10.71781/20131

Les effets de la présence d’une audience et de la condition sur les préférences d’appariement des femelles diamant mandarin (Taeniopygia guttata)

2012· dissertation· fr· W1143121060 sur OpenAlexfundno aff
Alexandra Belzile

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le choix de partenaire est souvent considéré comme étant le résultat d’une simple interaction, mais, en nature, l’environnement social dans lequel les animaux communiquent correspond généralement à un réseau d’émetteurs et de récepteurs. La présence de congénères, de rivaux, et même de prédateurs durant le choix de partenaire peut avoir plusieurs répercussions sur ce choix. Être observé par une audience composée de congénères de même sexe peut pousser certaines espèces à modifier le niveau d’expression de leurs préférences, et même à modifier ces préférences pour réduire la compétition ou éviter d’être imitées. La préférence de plusieurs femelles diamant mandarin pour deux mâles a été mesurée en absence et en présence d’une audience femelle pour déterminer si la présence de rivales a des effets sur le choix de partenaire des femelles. De plus, afin de déterminer si ces effets varient en fonction de la qualité des femelles focales et audience, la condition de plusieurs femelles a été altérée en diminuant leur capacité à voler. Selon les résultats, les femelles diminuent leur niveau de sélectivité suite à l’ajout d’une audience femelle, et l’intensité des interactions mâle-femelle dépend de la condition des femelles focales. Les femelles ajustent leur comportement surtout pour éviter d’être imitées et non en fonction de leur condition. Cependant, ces deux mécanismes peuvent affecter les femelles simultanément.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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