Highly nested diets in intrapopulation monkey–resource food webs
Notice bibliographique
Résumé
Recently several studies have focused on the structure of ecological networks to provide insights into ecological and coevolutionary dynamics of interacting species. However, rarely have the tools of ecological networks been used to understand how feeding relationships vary among individuals of the same population. Here we use 7 years of data and network analyzed to examine the intrapopulation diet variation in a group of howler monkeys (Alouatta palliata). We show that individual monkey-resource food webs are nested, but not modular and the stability of these patterns is independent of time of day or season. Our findings indicated that individuals do not forage randomly when compared to null models and that the diets of more selective monkeys represent subsets of the diets of other individuals. Moreover, there are no subgroups that eat a particular set of available plant species more frequently than other sets, suggesting that the spatial strategy of group foraging plays an important role in the feeding ecology of each group given that individuals of the same group tend to share similar resources while the group remains at a feeding site. Since the diets of more selective individuals are a subset of other monkeys, we suggest that more selective monkeys are able to outcompete others for preferred foods. Additionally, we did not observe differences in nutritional content or spatial abundance of more frequently eaten plant species when compared with less frequently eaten species, but in most cases, the more frequently eaten plant species were Ficus (Moraceae). This reinforces the important role that Ficus trees play in howler monkey feeding ecology, likely due to its year-round availability.
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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 | 0,000 | 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 ».