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Enregistrement W2288385511 · doi:10.1098/rstb.2015.0187

The life-history basis of behavioural innovations

2016· article· en· W2288385511 sur OpenAlexaff
Daniel Sol, Ferran Sayol, Simon Ducatez, Louis Lefebvre

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Life history theoryLife historyAdaptive strategiesArgument (complex analysis)Generalist and specialist speciesReproductionBiologyCoping (psychology)ExaptationEvolutionary biologyCognitive psychologyEcologyPsychologyNeuroscienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolutionary origin of innovativeness remains puzzling because innovating means responding to novel or unusual problems and hence is unlikely to be selected by itself. A plausible alternative is considering innovativeness as a co-opted product of traits that have evolved for other functions yet together predispose individuals to solve problems by adopting novel behaviours. However, this raises the question of why these adaptations should evolve together in an animal. Here, we develop the argument that the adaptations enabling animals to innovate evolve together because they are jointly part of a life-history strategy for coping with environmental changes. In support of this claim, we present comparative evidence showing that in birds, (i) innovative propensity is linked to life histories that prioritize future over current reproduction, (ii) the link is in part explained by differences in brain size, and (iii) innovative propensity and life-history traits may evolve together in generalist species that frequently expose themselves to novel or unusual conditions. Combined with previous evidence, these findings suggest that innovativeness is not a specialized adaptation but more likely part of a broader general adaptive system to cope with changes in the environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,132 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations137
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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