Individual attributes and self-organizational processes affect dominance network structure in pukeko
Notice bibliographique
Résumé
Dominance relationships are an important type of social relationship that can influence group dynamics and individual fitness. However, most studies on dominance have been restricted to investigating the orderliness of dominance hierarchies and how individual traits influence dominance rank. Here, we used a social network approach to investigate the patterns and quality of dominance interactions in the pukeko, a cooperatively breeding bird that lives in stable, mixed-sex social groups. By using a combination of modern statistical techniques, including one of the first applications of exponential random graph models in behavioral ecology, we show that pukeko dominance networks emerge from both the attributes of individuals, as well as from endogenous, self-organization of dominance relationships (i.e., structural dependence). Pukeko dominance networks were influenced by sexual differences in dominance interactions, sexual homophily, characteristics of status signals, and a tendency to form transitive triad motifs. These factors have differential effects on submissive and aggressive behaviors but ultimately lead to the formation of orderly and highly asymmetrical dominance hierarchies that are temporally stable. This study demonstrates the utility of multivariate statistical tools for network analysis of animal societies and provides a rich understanding of the factors that influence dominance interactions in this interesting species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».