Diversifying and correlational selection on behavior toward conspecific and heterospecific competitors in brook stickleback (<i><scp>C</scp>ulaea inconstans</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Behaviors toward heterospecifics and conspecifics may be correlated because of shared mechanisms of expression in both social contexts (nonadaptive covariation) or because correlational selection favors adaptive covariation. We evaluated these hypotheses by comparing behavior toward conspecifics and heterospecifics in brook stickleback (Culaea inconstans) from three populations sympatric with and three allopatric from a competitor, the ninespine stickleback (Pungitius pungitius). Behavioral traits were classified into three multivariate components: overt aggression, sociability, and activity. The correlation of behavior between social contexts for both overt aggression and activity varied among populations in a way unrelated to sympatry with ninespine stickleback, while mean aggression was reduced in sympatry. Correlations in allopatric populations suggest that overt aggression and activity may genetically covary between social contexts for nonadaptive reasons. Sociability was rarely correlated in allopatry but was consistently correlated in sympatry despite reduced mean sociability, suggesting that correlational selection may favor a sociability syndrome in brook stickleback when they coexist with ninespine stickleback. Thus, interspecific competition may impose diversifying selection on behavior among populations, although the causes of correlated behavior toward conspecifics and heterospecifics and whether it can evolve in one social context independent of the other may depend on the type of behavior.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».