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Enregistrement W3041411185 · doi:10.1038/s41598-020-67314-w

Group structure and kinship in beluga whale societies

2020· article· en· W3041411185 sur OpenAlexafffund
Greg O’Corry‐Crowe, Robert Suydam, Lori Quakenbush, Thomas G. Smith, Christian Lydersen, Kit M. Kovacs, Jack Orr, Lois A. Harwood, Д. И. Литовка, Tatiana Ferrer

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNorth Pacific Research BoardUniversidad del AtlánticoFisheries Joint Management CommitteeFlorida Atlantic UniversityNational Fish and Wildlife Foundation
Mots-clésBeluga WhaleBelugaKinshipWhaleGeographyFisheryWildlifeGroup (periodic table)ZoologyBiologyEcologyAnthropologySociologyArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolutionary explanations for mammalian sociality typically center on inclusive-fitness benefits of associating and cooperating with close kin, or close maternal kin as in some whale societies, including killer and sperm whales. Their matrilineal structure has strongly influenced the thinking about social structure in less well-studied cetaceans, including beluga whales. In a cross-sectional study of group structure and kinship we found that belugas formed a limited number of distinct group types, consistently observed across populations and habitats. Certain behaviours were associated with group type, but group membership was often dynamic. MtDNA-microsatellite profiling combined with relatedness and network analysis revealed, contrary to predictions, that most social groupings were not predominantly organized around close maternal relatives. They comprised both kin and non-kin, many group members were paternal rather than maternal relatives, and unrelated adult males often traveled together. The evolutionary mechanisms that shape beluga societies are likely complex; fitness benefits may be achieved through reciprocity, mutualism and kin selection. At the largest scales these societies are communities comprising all ages and both sexes where multiple social learning pathways involving kin and non-kin can foster the emergence of cultures. We explore the implications of these findings for species management and the evolution of menopause.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations81
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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