The Relationships between Behavioural Categories and Social Influences in the Gregarious Big Brown Bat (<i>Eptesicus fuscus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Behavioural plasticity is a critical component of natural selection leading to evolution. However, a surge of studies in the last two decades has discovered a distinct limit to behavioural plasticity, commonly referred to as behaviour types and behavioural syndromes. We set out to understand the relationships across behavioural categories in wild‐caught adult, female big brown bats and how they compare between social and solitary behaviours. Using bats sampled from four different maternity colonies, we ran a series of behavioural assays to create a behavioural profile for each individual. The behavioural profile encompassed exploratory, learning, competitive and aggressive categories. We found that Big brown bats exhibit a mean profile relatively unique to other well‐documented species, where aggression was linked to increased competitive ability but not to boldness. Our results indicate that the solitary and socially directed behaviours of individuals are not necessarily related and that behaviours pertaining to social interactions are linked most closely to learning abilities. Furthermore, we found evidence that poor body condition may be a predictor of increased social interactions and that behaviours exhibited in the presence of conspecifics are unrelated to those exhibited in solitude. These findings indicate importance of social affiliations on individual behaviours in this species and their uniqueness relative to other well‐studied taxa.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».