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Enregistrement W2079985258 · doi:10.1163/156853909x450131

Innovation in groups: does the proximity of others facilitate or inhibit performance?

2009· article· en· W2079985258 sur OpenAlexaff
Julie Morand‐Ferron, Sarah E. Overington, Laure Cauchard, Louis Lefebvre

Notice bibliographique

RevueBehaviour · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingContext (archaeology)AggressionALARMPopulationBiologySocial groupEcologyPsychologyCommunicationSocial psychologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foraging innovation, in which an individual eats a novel food or uses a novel foraging technique, has been observed in a wide range of species. If other individuals are nearby, they may adopt the innovation, thus spreading it through the population. Much research has focused on this social transmission of behaviour, but the effect of social context on the emergence of novel behaviour is unclear. Here, we examine the effect of social context on innovative feeding behaviour in the Carib grackle (Quiscalus lugubris), an opportunistic, gregarious bird. We test the effect of the proximity of conspecifics, while eliminating the direct effects of interference, scrounging, or aggression. Using a repeated-measures design, we found that birds took significantly longer to contact novel foraging tasks when in the presence of others vs. alone, and during playbacks of alarm calls vs. a control sound. Further, performance of a food-processing behaviour decreased when birds were with others, and individuals adjusted their behaviour depending on their distance from conspecifics. Our results suggest that feeding in groups may slow down or inhibit innovative foraging behaviour in this species. We discuss the implications of a trade-off between feeding in groups and taking advantage of new feeding opportunities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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