Urbanization and individual differences in exploration and plasticity
Notice bibliographique
Résumé
Urban environments impose novel challenges on animals and, as a result, the behaviors of urban wildlife are changing. In particular, high exploratory tendencies and an ability to gather more information from the environment may facilitate adoption of novel ecological opportunities. As of yet, very few studies have examined if urbanization predicts the way in which animals explore novel environments, or the extent of among-individual variation within these habitats. Here, we assess exploration and its temporal plasticity in black-capped chickadees (Poecile atricapillus; N = 169 individuals, 14 sites) caught along an urban gradient to examine individual differences in exploration and changes in exploration over time and assays under a reaction-norm framework. As predicted, urban birds were significantly faster explorers in a novel environment (contacted more features and moved more), however urbanization did not predict individual differences in the change in exploration over time. Exploration score was moderately repeatable; interestingly, urban chickadees were more repeatable in their initial exploration behaviors, but seemed less repeatable in how they explored over time between assays in comparison to forest birds. Our results support the importance of high exploratory tendencies for urban animals, and suggest, for the first time, that individuals from urban and non-urban habitats differ in the amount of among-individual variation in exploration, and thus urban individuals may benefit from diverging more from one another in their behavior. Future work should examine the extent to which this variation in exploration and plasticity of exploration behaviors represent differences in how individuals gather information from their environment.
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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 | 0,002 |
| 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 ».