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Enregistrement W2099413599 · doi:10.1093/beheco/arn096

What is the magnitude of the group-size effect on vigilance?

2008· article· en· W2099413599 sur OpenAlexaff
Guy Beauchamp

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVigilance (psychology)Sample size determinationBiologyCorrelationFunnel plotMeta-analysisDemographyStatisticsPublication biasMathematicsMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vigilance has been predicted to decrease with group size due to increased predator detection and dilution of predation risk in larger groups. Although earlier literature reviews have provided ample support for this prediction, an increasing number of studies have failed to document a decline in vigilance with group size. In addition, support for this prediction has been based thus far on the P value of the relationship between vigilance and group size rather than on a quantitative assessment of effect magnitude. Here, I use a meta-analysis of empirical relationships between vigilance and group size in birds published in the last 35 years to provide a reassessment of the group-size effect on vigilance. Nearly one-third of all published relationships between vigilance and group size were not significant (n = 172). Results from the meta-analysis indicate weak to moderate negative correlations between group size and time spent vigilant (n = 43), scan frequency (n = 29), or scan duration (n = 20). The magnitude of the relationship was stronger in studies that controlled the amount of food available to birds. A funnel plot of the relationship between correlation coefficients and sample size failed to reveal an obvious publication bias. Although the meta-analysis results generally support the prediction that vigilance should decline with group size, a large amount of variation in vigilance remains unexplained in avian studies.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,261
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations232
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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