Notice bibliographique
Résumé
We review the causes of the evolution of social systems and the methods used in their analysis. First, we discuss the roles of genetics, phenotypic traits, ecology (basic necessary resources and natural enemies) and demography in the origin and evolution of sociality, and synthesize the effects of these conditions in a comparative assessment of the predictions of optimal skew models. The models provide a useful framework to explaining and predicting social systems, but would benefit from expansion in the range of their assumptions and more explicit connection to ecological and demographic selective pressures. Second, we review the purposes and usefulness of alternative social system lexicons. We conclude that the trade–off between universality and taxon–specific precision of terms can usefully be addressed by explanation of social terms for each comparative test coupled with striving for recognition of convergence across the broadest possible taxonomic range. Finally, we provide an overview of current adaptationist methods used for analyzing social systems, focussing on approaches that utilize phylogenetic information. Integration of comparative with behavioral–ecological methods, especially experimentation, promises to lead to the next series of insights and critical data for tests of theory. INTRODUCTION This volume has had three main objectives. First, we have tried to bring together the widest possible diversity of social insects and arachnids, to elucidate necessary and sufficient conditions for the origin and maintenance of different social systems. In this chapter, we first review the evidence for associations between social systems and genetic, phenotypic, ecological and demographic variables.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».