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Enregistrement W2989998405 · doi:10.1101/854802

An animal society based on kin competition, not kin cooperation

2019· preprint· en· W2989998405 sur OpenAlexafffund
Jess Vickruck, Miriam H. Richards

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensBrock UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBrock University
Mots-clésKin selectionCompetition (biology)Inclusive fitnessKin recognitionCooperative breedingBiological dispersalNext of kinBiologyAltruism (biology)EcologyDemographyGeographySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animals respond to competition among kin for critical breeding resources in two ways: avoidance of direct fitness costs via dispersal of siblings to breed separately, and formation of kin-based societies in which subordinates offset direct fitness costs of breeding competition via altruism and increased indirect fitness. Here we provide the first evidence that kin competition can promote the evolution of societies based on non-kin cooperation. For eastern carpenter bees, nests are a critical breeding resource in perpetually short supply, leading to strong competition among females. Observations of individually marked and genotyped females demonstrate that sisters disperse from their natal nests to join social groups of nonrelatives. By forming social groups of non-kin, females increase their chances of successful reproduction, while avoiding the indirect fitness cost of competition among sisters. One Sentence Summary We describe the first known example of an animal society based on avoidance of kin competition rather than on promotion of kin cooperation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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