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Enregistrement W2020757322 · doi:10.1111/j.1439-0310.2009.01617.x

Emergence and Consequences of Division of Labor in Associations of Normally Solitary Sweat Bees

2009· article· en· W2020757322 sur OpenAlexaff
C. Tate Holbrook, Rebecca M. Clark, Raphaël Jeanson, Susan M. Bertram, Penelope F. Kukuk, Jennifer H. Fewell

Notice bibliographique

RevueEthology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesArizona State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésHalictidaeDivision of labourEusocialityNesting (process)Nest (protein structural motif)BiologyEcologyVariation (astronomy)Division (mathematics)HymenopteraApoideaEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Division of labor is a pervasive feature of animal societies, but little is known about the causes or consequences of division of labor in non‐eusocial cooperative groups. We tested whether division of labor self‐organizes in an incipient social system: artificially induced nesting associations of the normally solitary sweat bee Lasioglossum (Ctenonomia) NDA‐1 (Hymenoptera: Halictidae). We quantified task performance and construction output by females nesting either alone or with a conspecific. Within pairs, a division of labor repeatedly arose in which one individual specialized on excavation and pushing/tamping while her nestmate guarded the nest entrance. Task specialization could not be attributed to variation in overall activity, and the degree of behavioral differentiation was greater than would be expected due to random variation, indicating that division of labor was an emergent phenomenon generated in part by social dynamics. Excavation specialists did not incur a survival cost, in contrast to previous findings for ant foundress associations. Paired individuals performed more per capita guarding, and pairs collectively excavated deeper nests than single bees – potential early advantages of social nesting in halictine bees.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations60
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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