Social factors influencing natal dispersal in male white‐faced capuchins (<i>Cebus capucinus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
White-faced capuchin males disperse from their natal group at around 4.5 years of age, but there is much variation in dispersal timing: our youngest confirmed disperser was 19 months and the oldest 11 years old. In this study, we investigate possible factors influencing dispersal decisions in this species. Between 1983 and 2010, 64 males were born into three study groups in Santa Rosa National Park, Area de Conservación Guanacaste, and Costa Rica. As of August 2010, 21 died or were presumed dead (<14 months), 13 remained natal residents, and 30 were presumed dispersers. We used backward logistic regression to identify proximate factors that predict the occurrence of male natal dispersal. The occurrence of a takeover (significant positive association) and group size (nonsignificant negative association) were included in the model. Male age, number of maternal brothers, and number of adult males were not significant predictors of natal dispersal. The resultant model correctly classified 97% of dispersed and 89% of resident natal males, for an overall success rate of 95%. The occurrence of a group takeover was the strongest predictor of male dispersal, with natal males being 18.7 times more likely to disperse in the context of a group takeover than during peaceful times. A linear regression model showed that the tenure length of a male's probable father influences the age of natal dispersal, explaining 15% of the observed variation in age. However, when our oldest disperser was removed (an outlier) this effect disappeared. Collectively, these results indicate that group instability, as evidenced by the occurrence of a takeover, shorter tenure length of a natal male's father, and smaller group size, triggers natal dispersal in this species while the converse leads to a delay. These data add to our growing evidence of the enormous impact that takeovers have on the behavioral ecology of this species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».