Testing dynamic variance‐sensitive foraging using individual differences in basal metabolic rates of zebra finches
Notice bibliographique
Résumé
Social foragers can alternate between searching for food (producer tactic), and searching for other individuals that have located food in order to join them (scrounger tactic). Both tactics yield equal rewards on average, but the rewards generated by producer are more variable. A dynamic variance‐sensitive foraging model predicts that social foragers should increase their use of scrounger with increasing energy requirements and/or decreased food availability early in the foraging period. We tested whether natural variation in minimum energy requirements (basal metabolic rate or BMR) is associated with differences in the use of producer–scrounger foraging tactics in female zebra finches Taeniopygia guttata . As predicted by the dynamic variance‐sensitive model, high BMR individuals had significantly greater use of the scrounger tactic compared with low BMR individuals. However, we observed no effect of food availability on tactic use, indicating that female zebra finches were not variance‐sensitive foragers under our experimental conditions. This study is the first to report that variation in BMR within a species is associated with differences in foraging behaviour. BMR‐related differences in scrounger tactic use are consistent with phenotype‐dependent tactic use decisions. We suggest that BMR is correlated with another phenotypic trait which itself influences tactic use decisions.
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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 ».