Cross‐site differences in foraging behavior of white‐faced capuchins (<i>Cebus capucinus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have identified a variety of cross-site differences in the foraging behavior of free-ranging great apes, most notably among chimpanzees (Pan troglodytes) and more recently orangutans (Pongo pygmaeus), that are not due to obvious genetic or ecological differences. These differences are often referred to as "traditions." What is not known is whether this high level of interpopulation variation in behavior is limited to hominoids. In this study, we use long-term data from three Costa Rican field sites that are geographically close and similar ecologically to identify potential foraging traditions in white-faced capuchins (Cebus capucinus). Foraging traditions are predicted in Cebus because of many behavioral and morphological convergences between this genus and the great apes. The processing techniques used for the same food species were compared across sites, and all differences found were classified as present, habitual, or customary. Proximity data were also analyzed to determine if social learning mechanisms could explain variation in foraging behavior. Of the 61 foods compared, we found that 20 of them are processed differently by capuchins across sites. The differences involve pound, rub, tap, "fulcrum," "leaf-wrap," and "army ant following." For most of the differences with enough data to analyze, the average proximity score of the "matched" dyads (two individuals within a group who shared a "different" processing technique) was statistically higher than the average proximity score of the remaining "unmatched" dyads.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».