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Enregistrement W2115723460 · doi:10.1093/beheco/arp205

Sexual segregation in Eurasian wild sheep

2010· article· en· W2115723460 sur OpenAlexaff
Navinder J. Singh, Christophe Bonenfant, Nigel G. Yoccoz, Steeve D. Côté

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHabitatEcologyRangelandSexual selectionZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual segregation, a widely observed phenomenon in vertebrates, is commonly categorized into habitat and social segregation. A universal explanation for sexual segregation is, however, lacking and debated. Causes of segregation and their division into proximate and ultimate causes is also highly debated, and the relative contributions of habitat and social factors to segregation are also seldom quantified. We studied the Eurasian wild sheep in trans-Himalayan rangelands to identify these causes and estimate the contributions of habitat and social components to sexual segregation. We observed male, lactating, and nonlactating female groups feeding during 3 springs and summers. The 3 groups strongly segregated and differed in their activity budgets, partly because of antipredation risks, with lactating females being the most vigilant (40% of the time). At the feeding habitat scale, males selected the patches of highest quality. We found that the social component contributed the most to segregation (70%) as compared with habitat segregation (30%). This is the first study that quantifies the contribution of habitat and social components to sexual segregation. We emphasize the role of antipredator behavior of lactating females on activity budgets and selection of relatively poor-quality sites as compared with other groups and illustrate that the usual division into proximal and ultimate causes of sexual segregation is not as clear-cut as usually presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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