Collective choice of a higher-protein food source by gregarious caterpillars occurs through differences in exploration
Notice bibliographique
Résumé
Amplification, whereby an individual’s probability of exhibiting a particular behavior increases with the number of conspecifics already performing this behavior, enhances the accuracy and speed of collective decision-making by gregarious animals. However, too strong amplification can lead to the potentially suboptimal selection of the first patch encountered. In eusocial insects (e.g., ants, bees), active recruitment and differential signaling provide a mechanism to avoid this type of collective trap. We use the nomadic gregarious caterpillar Malacosoma disstria to test whether the higher quality of two food sources can be consistently selected in the absence of this type of mechanism. We show that, in this species, neither active recruitment nor differential signaling occur, but that collective choice of the higher quality of two food sources is instead made through differences in exploration. These caterpillars lack flexibility in trail laying, but a reduction in trail following behavior enables them to abandon a poor food source and initiate exploration, forming new trails that are followed by the group. The propensity to leave marked territory and initiate exploration varies with food quality, and increases with decreasing protein content in the food. Indeed, although previous work showed that caterpillar groups can become trapped on a poor-quality protein-only food, we show that they abandon a similarly poor-quality low-protein food and relocate to a more nutritionally appropriate one. This is consistent with previous work showing that protein deprivation increases exploratory behavior in individual caterpillars and suggests that food quality can influence collective foraging in ways more complex than a simple distinction between high and low quality sources. Furthermore, the latency to initiate exploration also decreases with increasing group size, as the probability that a single individual initiates exploration increases. Contrary to previously studied species, amplification is not modulated according to source quality in this species; instead it is through effects on exploration that food protein content and caterpillar group size influence collective decision-making.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».