Behavioural flexibility predicts invasion success in birds introduced to New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question in ecology is whether there are evolutionary characteristics of species that make some better than others at invading new communities. In birds, nesting habits, sexually selected traits, migration, clutch size and body mass have been suggested as important variables, but behavioural flexibility is another obvious trait that has received little attention. Behavioural flexibility allows animals to respond more rapidly to environmental changes and can therefore be advantageous when invading novel habitats. Behavioural flexibility is linked to relative brain size and, for foraging, has been operationalised as the number of innovations per taxon reported in the short note sections of ornithology journals. Here, we use data on avian species introduced to New Zealand and test the link between forebrain size, feeding innovation frequency and invasion success. Relative brain size was, as expected, a significant predictor of introduction success, after removing the effect of introduction effort. Species with relatively larger brains tended to be better invaders than species with smaller ones. Introduction effort, migratory strategy and mode of juvenile development were also significant in the models. Pair‐wise comparisons of closely related species indicate that successful invaders also showed a higher frequency of foraging innovations in their region of origin. This study provides the first evidence in vertebrates of a general set of traits, behavioural flexibility, that can potentially favour invasion success.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».