Sex-specific variation in conspecific-acquired marking prevalence among dusky dolphins (<i>Lagenorhynchus</i> <i>obscurus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Despite logistical challenges that limit direct observations of behavior for some species, physical scars can provide indirect evidence of aggression. Dusky dolphins (Lagenorhynchus obscurus (Gray, 1828)) off Kaikoura, New Zealand, derive most of the notches and scars on their dorsal fins from conspecifics. However, aggressive encounters have rarely been observed in this sexually monomorphic species. If injurious interactions are associated with intrasexual competition among males but not females, we predicted males would have more conspecific-acquired markings than females. High-quality dorsal fin photographs of dolphins of known sex (n = 79) were collected during boat-based surveys off Kaikoura. We measured three quantitative variables (notch height ratio, notch depth ratio, and dorsal fin rake direction) and one qualitative variable that scored the overall prevalence of markings (notches and scars). All four measures yielded consistent results. Males had significantly more conspecific-acquired markings than females. We reject the hypothesis that there is no difference between the sexes in marking prevalence. We propose that brief events of direct competition are missed by observers but recorded in accumulated patterns of conspecific-acquired markings that differ between the sexes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».