Dynamic networks of fighting and mating in a wild cricket population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reproductive success is often highly skewed in animal populations. Yet the processes leading to this are not always clear. Similarly, connections in animal social networks are often non-randomly distributed, with some individuals with many connections and others with few, yet whether there are simple explanations for this pattern has not been determined. Numerous social interactions involve dyads embedded within a wider network. As a result, it may be possible to model which individuals accumulate social interaction through a more general understanding of the social network’s structure, and how this structure changes over time. We analysed fighting and mating interactions across the breeding season in a population of wild field crickets under surveillance from a network of video cameras. We fitted stochastic actor-oriented models to determine the dynamic process by which networks of cricket fighting and mating interactions form, and how they co-influence each other. We found crickets tended to fight those in close spatial proximity to them, and those possessing a mutual connection in the fighting network, and heavier crickets fought more often. We also found that crickets who mate with many others tended to fight less in the following time period. This demonstrates that a mixture of spatial constraints, characteristics of individuals and characteristics of the immediate social environment are key for determining social interactions. The mating interaction network required very few parameters to understand its growth and so structure; only homophily by mating success was required to simulate the skew of mating interactions seen in this population. This demonstrates that relatively simple, but dynamic processes can give highly skewed distributions of mating success.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».