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Enregistrement W2463561621 · doi:10.1093/beheco/arw098

Aggression in Columbian ground squirrels: relationships with age, kinship, energy allocation, and fitness

2016· article· en· W2463561621 sur OpenAlexaff
Vincent A. Viblanc, Cristian Pasquaretta, Cédric Sueur, Rudy Boonstra, F. Stephen Dobson

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAXA Research FundNational Science Foundation
Mots-clésAggressionKinshipBiologyDominance (genetics)Kin selectionInclusive fitnessDemographyReproductionEcologyKin recognitionAgonistic behaviourSocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrilineal kin groups are common in social mammals and often exhibit cooperative behaviors. Social interactions in such groups may have varying consequences on fitness depending on the number of kin present. We used social network analysis to study which factors (including individual spatial distribution, sex, age, and kinship) affected patterns of aggressive interactions in Columbian ground squirrels during the important breeding period of lactation. In addition, we studied how patterns of aggressive interactions affected female reproduction and fitness. Received aggressions lessened as ground squirrels aged, likely reflecting greater dominance in older individuals. Outwards aggression peaked at prime reproductive age, but decreased in older individuals. In females, outwards aggressiveness was positively related to energy allocated to reproduction and annual fitness, suggesting that highly aggressive females were either of high intrinsic quality or were able to defend high-quality territories. Finally, female–female aggression was primarily targeted toward non-kin individuals, revealing the advantage for breeding adult females of having close kin neighbors that were also breeding. Thus, breeding females that were close kin appeared to be “genial neighbors” that benefited from increased fitness, highlighting the role of kin selection in mitigating the costs (e.g., injuries, stress) of aggression.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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