Functional Social Structure in Baboons: Modelling Interactions Between Social and Environmental Structure in Group-Level Foraging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In mobile social groups, cohesion is thought to be driven by patterns of attraction at both the individual and group level. In long-lived species with high group stability and repeated interactions, such as baboons, individual-to-individual attractions have the potential to play a large role in group cohesion and overall movement patterns. In previous work, we used GPS mapping of a group of baboons in De Hoop, Western Cape, South Africa, to demonstrate the influence of such attractions on movement patterns. We also demonstrated the existence of emergent group-level structures, which arose as a consequence of individual social influence. Specifically, we found a core-periphery structure, in which a subset of influential animals exerted an influence on each other and those animals in the periphery, while those in the periphery were influenced by the core but did not exert any influence over others. Here, we use agent-based modelling of baboon groups to investigate whether this group-level structure has any functional consequences for foraging behaviour. By varying individual level attractions, we produced baboon groups that contained influence structures that varied from more to less centralized. Our results suggest that varying centrality affects both the ability of the group to detect resource structure in the environment, as well as the ability of the group to exploit these resources. Our models predict that foraging groups with more centralized social structures will show a reduction in detection and an increase in exploitation of resources in their environment, and will produce more extreme foraging outcomes. More generally, our results highlight the link between social and environmental structure on functional outcomes for mobile social groups of animals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».