Wild cricket social networks show stability across generations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A central part of an animal's environment is its interactions with conspecifics. There has been growing interest in the potential to capture these interactions in the form of a social network. Such networks can then be used to examine how relationships among individuals affect ecological and evolutionary processes. However, in the context of selection and evolution, the utility of this approach relies on social network structures persisting across generations. This is an assumption that has been difficult to test because networks spanning multiple generations have not been available. We constructed social networks for six annual generations over a period of eight years for a wild population of the cricket Gryllus campestris. RESULTS: Through the use of exponential random graph models (ERGMs), we found that the networks in any given year were able to predict the structure of networks in other years for some network characteristics. The capacity of a network model of any given year to predict the networks of other years did not depend on how far apart those other years were in time. Instead, the capacity of a network model to predict the structure of a network in another year depended on the similarity in population size between those years. CONCLUSIONS: Our results indicate that cricket social network structure resists the turnover of individuals and is stable across generations. This would allow evolutionary processes that rely on network structure to take place. The influence of network size may indicate that scaling up findings on social behaviour from small populations to larger ones will be difficult. Our study also illustrates the utility of ERGMs for comparing networks, a task for which an effective approach has been elusive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».