Natal dispersal in a social landscape: Considering individual behavioral phenotypes and social environment in dispersal ecology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natal dispersal, the movement of an organism from its birthplace to the site of first reproduction, is fundamental to many ecological and evolutionary processes. Mechanistically, individual dispersal decisions can depend on both individual phenotype and environmental cues. In particular, many established evolutionary theories of dispersal highlight the importance of the social environment. More recent research in behavioral ecology has focused on the importance of individual behavioral phenotypes. We reviewed the literature on individual behavioral phenotypes and dispersal and suggest that how individual behavioral phenotypes interact with the immediate social environment experienced by individuals in influencing dispersal is still poorly understood, despite growing interest. We found that very few studies had examined the interaction of individual behavioral phenotypes and social factors, and behavioral phenotypes related to social tendencies were less commonly measured than were behavioral phenotypes related to exploration or response to risk. Further, and unsurprisingly, studies on social behavioral phenotypes and dispersal behaviors during the transience stage of dispersal were underrepresented compared to the departure or settlement stages. Future studies in this area should aim to: a) make explicit links between behavioral traits and their proposed effects on dispersal decisions throughout multiple stages of dispersal, b) integrate more continuous dispersal variables, and c) consider the effects of the spatial distribution and phenotypes of conspecifics (i.e., the social landscape) encountered by individual dispersers.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».