Costs and benefits of joining South American sea lion breeding groups: testing the assumptions of a model of female breeding dispersion
Notice bibliographique
Résumé
A recent cost-benefit model has been proposed (M.H. Cassini. 1999. Behav. Ecol. 10: 612616; M.H. Cassini. 2000. Behav. Processes, 51: 9399) to predict the dispersion of female mammals when breeding resources are distributed in fixed and predictable patches. The benefit of the model is a reduction in male harassment when females join breeding groups, and the cost is an increase in femalefemale competition for breeding resources. We tested the main assumptions of this model in a breeding colony of South American sea lions (Otaria flavescens), a sexually dimorphic, polygynous pinniped. The rate of femalefemale agonistic interactions increased with the number of females, which suggests that higher levels of femalefemale competition in denser breeding groups could reduce pup survival, owing to motherpup separation effects. The rate of malefemale interactions per female decreased with the number of females defended by a male, the trend being nonlinear, and males did not modify the frequency of interaction with females according to variations in the size of breeding groups. This evidence supports the advantage of female gregariousness in reducing the reproductive costs of interacting with males. We concluded that avoidance of male disturbance through dilution effects may have played an important role in the evolution of this species' mating system.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».