MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2883048981 · doi:10.1093/beheco/ary099

The shortfall of sociality: group-living affects hunting performance of individual social spiders

2018· article· en· W2883048981 sur OpenAlexafffund
Gyan Harwood, Leticia Avilés

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSocialityBiologyForagingPredationSocial groupGroup livingTraitPopulationEcologyCooperative breedingZoologyDemographySocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ineffective hunters in cooperative foraging groups may be shielded from natural selection by their more effective group mates, whereas those living solitarily would starve and thus be removed from the population. The problem may be exacerbated in large groups where it may be easier for individuals to withhold participation. Group foragers may thus be ineffective individual hunters or exhibit greater inter-individual variation in hunting abilities, in particular, when living in large groups. We test these hypotheses in spider species of the genus Anelosimus that differ in their level of sociality and, among social species, in colonies of different sizes. We found that individuals from the more social species, and those from larger groups, reacted more slowly to prey than those from solitary species or small groups. Individuals from these categories also had greater inter-individual variation in reaction times. Individuals from large social groups also had lower prey-capture success than those from small ones. These differences may have been driven by the size of the group from which the social individuals were taken, as those from small colonies behaved similarly to individuals of the 2 less social species. This finding suggests that hunting ability may develop as a phenotypically plastic trait.

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)0,001
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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral EcologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207