Heritability of anti‐predatory traits: vigilance and locomotor performance in marmots
Notice bibliographique
Résumé
Animals must allocate some proportion of their time to detecting predators. In birds and mammals, such anti-predator vigilance has been well studied, and we know that it may be influenced by a variety of intrinsic and extrinsic factors. Despite hundreds of studies focusing on vigilance and suggestions that there are individual differences in vigilance, there have been no prior studies examining its heritability in the field. Here, we present one of the first reports of (additive) genetic variation in vigilance. Using a restricted maximum likelihood procedure, we found that, in yellow-bellied marmots (Marmota flaviventris), the heritability of locomotor ability (h(2)=0.21), and especially vigilance (h(2) = 0.08), is low. These modest heritability estimates suggest great environmental variation or a history of directional selection eliminating genetic variation in these traits. We also found a significant phenotypic (r(P) = -0.09 +/- 0.04, P = 0.024) and a substantial, but not significant, genetic correlation (r(A) = -0.57 +/- 0.28, P = 0.082) between the two traits (slower animals are less vigilant while foraging). We found no evidence of differential survival or longevity associated with particular phenotypes of either trait. The genetic correlation may persist because of environmental heterogeneity and genotype-by-environment interactions maintaining the correlation, or because there are two ways to solve the problem of foraging in exposed areas: be very vigilant and rely on early detection coupled with speed to escape, or reduce vigilance to minimize time spent in an exposed location. Both strategies seem to be equally successful, and this 'locomotor ability-wariness' syndrome may therefore allow slow animals to compensate behaviourally for their impaired locomotor ability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».