Test of the ecological‐constraints model on ursine colobus monkeys (<i>Colobus vellerosus</i>) in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
For group-living mammals, the ecological-constraints model predicts that within-group feeding competition will increase as group size increases, necessitating more daily travel to find food and thereby constraining group size. It provides a useful tool for detecting scramble competition any time it is difficult to determine whether or not food is limiting. We tested the ecological-constraints model on highly folivorous ursine colobus monkeys (Colobus vellerosus) at the Boabeng-Fiema Monkey Sanctuary in Ghana. Three differently sized groups were followed for 13 months and two others were followed for 6 months each in 2004-2005 using focal-animal sampling and ranging scans; ecological plots and phenology surveys were used to determine home-range quality and food availability. There was relatively little difference in home-range quality, monthly food availability, diet, adult female ingestion rates, and rate of travel within food patches between the groups. However, home-range size, day-range length, and percent of time spent feeding all increased with group size. We performed a single large test of the ecological-constraints model by combining several separate Spearman correlations, each testing different predictions under the model, using Fisher's log-likelihood method. It showed that the ecological-constraints model was supported in this study; scramble competition in this population is manifesting in increased ranging and time spent feeding. How costly this increased energy expenditure is for individuals in larger groups remains to be determined.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».