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Enregistrement W2015896478 · doi:10.1046/j.1439-0310.2003.00948.x

The Causes of Resource Monopolization: Interaction Between Resource Dispersion and Mode of Competition

2004· article· en· W2015896478 sur OpenAlexafffund
Laura K. Weir, James W. A. Grant

Notice bibliographique

RevueEthology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensConcordia UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMonopolizationCompetition (biology)Resource (disambiguation)ForagingConvictBiologyEcologyFisheryMicroeconomicsEconomicsGeographyMonopoly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The degree of monopolization of resources is thought to be higher in groups that compete by interference than by exploitation. However, the monopolization of resources will presumably depend on (1) whether the dispersion of resources is economically defendable, and (2) whether some competitors have the ability to defend these resource distributions and hence capitalize on this potential. We tested for an interaction between the effects of temporal resource dispersion and aggressiveness on the degree of resource monopolization in a foraging system. Two species of fish differing markedly in aggressiveness (high: convict cichlids, Archocentrus nigrofasciatus ; low: goldfish, Carrasius auratus ) were allowed to compete intra‐specifically in groups of four for food that was either potentially defendable (arrived asynchronously) or not (arrived synchronously). As predicted, the monopolization of food, measured as the coefficient of variation of food eaten within groups, was significantly higher in the defendable than in the undefendable treatment for convict cichlids but not for goldfish. However, the monopolization of food was higher in the non‐aggressive goldfish than in the aggressive convict cichlids. Future studies should quantify and compare the monopolization in species that compete primarily via scramble competition to those that use primarily resource defence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations39
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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