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Enregistrement W2137575813 · doi:10.1371/journal.pone.0000348

Why Are Male Social Relationships Complex in the Doubtful Sound Bottlenose Dolphin Population?

2007· article· en· W2137575813 sur OpenAlexafffund
David Lusseau

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKillam TrustsUniversity of AberdeenUniversity of Otago
Mots-clésBottlenose dolphinPopulationSound (geography)Animal sexual behaviourBiologyDemographyFisheryAcousticsPhysicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to oestrus females tends to be the main driver of male sociality. This factor can lead to complex behavioural interactions between males and groups of males. Male bottlenose dolphins may form alliances to consort females and to compete with other males. In some populations these alliances may form temporary coalitions when competing for females. I examined the role of dyadic and group interactions in the association patterns of male bottlenose dolphins in Doubtful Sound, New Zealand. There is no apparent mating competition in this population and no consortship has been observed, yet agonistic interactions between males occur regularly. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: By comparing the network of male interactions in several social dimensions (affiliative, agonistic, and associative) I show that while agonistic interactions relate to dyadic association patterns, affiliative interactions seem to relate to group association patterns. Some evidence suggests that groups of males also formed temporary coalitions during agonistic interactions. While different groups of males had similar relationships with non-oestrus females, the time they spent with oestrus females and mothers of newborns differed greatly. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: After considering several hypotheses, I propose that the evolution of these complex relationships was driven by sexual competition probably to out-compete other males for female choice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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