Kin recognition and co‐operative foraging in<i>Drosophila melanogaster</i>larvae
Notice bibliographique
Résumé
A long-standing goal for biologists and social scientists is to understand the factors that lead to the evolution and maintenance of co-operative behaviour between conspecifics. To that end, the fruit fly, Drosophila melanogaster, is becoming an increasingly popular model species to study sociality; however, most of the research to date has focused on adult behaviours. In this study, we set out to examine group-feeding behaviour by larvae and to determine whether the degree of relatedness between individuals mediates the expression co-operation. In a series of assays, we manipulated the average degree of relatedness in groups of third-instar larvae that were faced with resource scarcity, and measured the size, frequency and composition of feeding clusters, as well as the fitness benefits associated with co-operation. Our results suggest that larval D. melanogaster are capable of kin recognition (something that has not been previously described in this species), as clusters were more numerous, larger and involved more larvae, when more closely related kin were present in the social environment. These findings are discussed in the context of the correlated fitness-associated benefits of co-operation, the potential mechanisms by which individuals may recognize kin, and how that kinship may play an important role in facilitating the manifestation of this co-operative behaviour.
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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 | 0,000 |
| 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 ».