Cost of dispersal in a social mammal: body mass loss and increased stress
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal is a key process influencing the dynamics of socially and spatially structured populations. Dispersal success is determined by the state of individuals at emigration and the costs incurred after emigration. However, quantification of such costs is often difficult, due to logistical constraints of following wide-ranging individuals. We investigated the effects of dispersal on individual body mass and stress hormone levels in a cooperative breeder, the meerkat ( Suricata suricatta). We measured body mass and faecal glucocorticoid metabolite (fGCM) concentrations from 95 dispersing females in 65 coalitions through the entire dispersal process. Females that successfully settled lost body mass, while females that did not settle but returned to their natal group after a short period of time did not. Furthermore, dispersing females had higher fGCM levels than resident females, and this was especially pronounced during the later stages of dispersal. By adding information on the transient stage of dispersal and by comparing dispersers that successfully settled to dispersers that returned to their natal group, we expand on previous studies focusing on the earlier stages of dispersal. We propose that body mass and stress hormone levels are good indicators to investigate dispersal costs, as these traits often play an important role in mediating the effects of the environment on other life-history events and individual fitness.
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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 ».