New behavioural trait adopted or rejected by observing heterospecific tutor fitness
Notice bibliographique
Résumé
Animals can acquire behaviours from others, including heterospecifics, but should be discriminating in when and whom to copy. Successful individuals should be preferred as tutors, while adopting traits of poorly performing individuals should be actively avoided. Thus far it is unknown if such adaptive strategies are involved when individuals copy other species. Furthermore, rejection of traits based on tutor characteristics (negative bias) has not been shown in any non-human animal. Here we test whether a choice between two new, neutral behavioural alternatives-breeding-sites with alternative geometric symbols-is affected by observing the choice and fitness of a heterospecific tutor. A field experiment replicated in four different areas shows that the proportion of pied flycatcher females matching the choice of the tit tutor consistently increased with increasing number of offspring in the tit nest, to the extent of nearly complete prevalence in one of the areas when tit fitness was highest. Notably, all four replicates demonstrate rejection of the behaviour of lowest-fitness tutors. The results demonstrate both acquisition and avoidance of heterospecific behavioural traits, based on the perceived (lack of) tutor fitness. This has potential implications for understanding the origin, diversity and local adaptations of behavioural traits, and niche overlap/partitioning and species co-occurrence.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».