The relationship between plumage colouration, problem‐solving and learning performance in great tits Parus major
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that individuals with better problem‐solving and/or learning performance have greater reproductive success, and that individuals may thus benefit from choosing mates based on these performances. However, directly assessing these performances in candidate mates could be difficult. Instead, the use of indirect cues related to problem‐solving and/or learning performance, such as condition‐dependent phenotypic traits, might be favored. We investigated whether problem‐solving and learning performance on a novel non‐foraging task correlated with sexually selected plumage colouration in a natural population of great tits Parus major . We found that males successful in solving the task had darker blue‐black crowns than non‐solvers, and that males solving the task more rapidly over multiple attempts (i.e. learners) exhibited blue‐black crowns with higher UV chroma and shorter‐wavelength hues than non‐learners. In contrast, we found no link between behavioural performance on the task and the yellow breast colouration in either sex. Our findings suggest that blue‐black crown colouration could serve as a signal of problem‐solving and learning performance in wild great tit males. Further research remains necessary to determine whether different sexually selected traits are used to signal cognitive performance for mate choice, either directly (i.e. cognitive performance influencing individual's health and ornamentation through diet for example) or indirectly (i.e. due to a correlation with a third factor such as individual quality or condition).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».