Larger groups of passerines are more efficient problem solvers in the wild
Notice bibliographique
Résumé
Group living commonly helps organisms face challenging environmental conditions. Although a known phenomenon in humans, recent findings suggest that a benefit of group living in animals generally might be increased innovative problem-solving efficiency. This benefit has never been demonstrated in a natural context, however, and the mechanisms underlying improved efficiency are largely unknown. We examined the problem-solving performance of great and blue tits at automated devices and found that efficiency increased with flock size. This relationship held when restricting the analysis to naive individuals, demonstrating that larger groups increased innovation efficiency. In addition to this effect of naive flock size, the presence of at least one experienced bird increased the frequency of solving, and larger flocks were more likely to contain experienced birds. These findings provide empirical evidence for the "pool of competence" hypothesis in nonhuman animals. The probability of success also differed consistently between individuals, a necessary condition for the pool of competence hypothesis. Solvers had a higher probability of success when foraging with a larger number of companions and when using devices located near rather than further from protective tree cover, suggesting a role for reduced predation risk on problem-solving efficiency. In contrast to traditional group living theory, individuals joining larger flocks benefited from a higher seed intake, suggesting that group living facilitated exploitation of a novel food source through improved problem-solving efficiency. Together our results suggest that both ecological and social factors, through reduced predation risk and increased pool of competence, mediate innovation in natural populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».