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Enregistrement W2170036605 · doi:10.1098/rspb.2010.0737

Kinship affects investment by helpers in a cooperatively breeding bird

2010· article· en· W2170036605 sur OpenAlexaff
Ki‐Baek Nam, Michelle Simeoni, Stuart P. Sharp, Ben J. Hatchwell

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésKin selectionKinshipCooperative breedingPedigree chartInclusive fitnessBiologySelection (genetic algorithm)ProvisioningGenetic FitnessInvestment (military)Kin recognitionEcologyEvolutionary biologyGeneticsBiological evolutionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helping behaviour in cooperative breeding systems has been attributed to kin selection, but the relative roles of direct and indirect fitness benefits in the evolution of such systems remain a matter of debate. In theory, helpers could maximize the indirect fitness benefits of cooperation by investing more in broods with whom they are more closely related, but there is little evidence for such fine-scale adjustment in helper effort among cooperative vertebrates. In this study, we used the unusual cooperative breeding system of the long-tailed tit Aegithalos caudatus to test the hypothesis that the provisioning effort of helpers was positively correlated with their kinship to broods. We first use pedigrees and microsatellite genotypes to characterize the relatedness between helpers and breeders from a 14 year field study. We used both pedigree and genetic approaches because long-tailed tits have access to pedigree information acquired through social relationships, but any fitness consequences will be determined by genetic relatedness. We then show using both pedigrees and genetic relatedness estimates that alloparental investment by helpers increases as their relatedness to the recipients of their care increases. We conclude that kin selection has played a critical role in moulding the investment decisions of helpers in this cooperatively breeding species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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