Formidable females redux: male social integration into female networks and the value of dynamic multilayer networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of multilayer network techniques is a boon for researchers who wish to understand how different interaction layers might influence each other, and how these in turn might influence group dynamics. Here, we investigate how integration between male and female grooming and aggression interaction networks influences male power trajectories in vervet monkeys Chlorocebus pygerythrus. Our previous analyses of this phenomenon used a monolayer approach, and our aim here is to extend these analyses using a dynamic multilayer approach. To do so, we constructed a temporal series of male and female interaction layers. We then used a multivariate multilevel autoregression model to compare cross-lagged associations between a male’s centrality in the female grooming layer and changes in male Elo ratings. Our results confirmed our original findings: changes in male centrality within the female grooming network were weakly but positively tied to changes in their Elo ratings. However, the multilayer network approach offered additional insights into this social process, identifying how changes in a male’s centrality cascade through the other network layers. This dynamic view indicates that the changes in Elo ratings are likely to be short-lived, but that male centrality within the female network had a much stronger impact throughout the multilayer network as a whole, especially on reducing intermale aggression (i.e., aggression directed by males toward other males). We suggest that multilayer social network approaches can take advantage of increased amounts of social data that are more commonly collected these days, using a variety of methods. Such data are inherently multilevel and multilayered, and thus offer the ability to quantify more precisely the dynamics of animal social behaviors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle