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Enregistrement W3047454981 · doi:10.1111/1365-2656.13305

Testosterone‐mediated behaviour shapes the emergent properties of social networks

2020· article· en· W3047454981 sur OpenAlexaff
Roslyn Dakin, Ignacio T. Moore, Brent M. Horton, Ben J. Vernasco, Thomas B. Ryder

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSmithsonian Conservation Biology Institute
Mots-clésTestosterone (patch)BiologyZoologyEvolutionary biologyCommunicationPsychologyGeographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social networks can vary in their organization and dynamics, with implications for ecological and evolutionary processes. Understanding the mechanisms that drive social network dynamics requires integrating individual-level biology with comparisons across multiple social networks. Testosterone is a key mediator of vertebrate social behaviour and can influence how individuals interact with social partners. Although the effects of testosterone on individual behaviour are well established, no study has examined whether hormone-mediated behaviour can scale up to shape the emergent properties of social networks. We investigated the relationship between testosterone and social network dynamics in the wire-tailed manakin, a lekking bird species in which male-male social interactions form complex social networks. We used an automated proximity system to longitudinally monitor several leks and we quantified the social network structure at each lek. Our analysis examines three emergent properties of the networks-social specialization (the extent to which a network is partitioned into exclusive partnerships), network stability (the overall persistence of partnerships through time) and behavioural assortment (the tendency for like to associate with like). All three properties are expected to promote the evolution of cooperation. As the predictor, we analysed the collective testosterone of males within each social network. Social networks that were composed of high-testosterone dominant males were less specialized, less stable and had more negative behavioural assortment, after accounting for other factors. These results support our main hypothesis that individual-level hormone physiology can predict group-level network dynamics. We also observed that larger leks with more interacting individuals had more positive behavioural assortment, suggesting that small groups may constrain the processes of homophily and behaviour-matching. Overall, these results provide evidence that hormone-mediated behaviour can shape the broader architecture of social groups. Groups with high average testosterone exhibit social network properties that are predicted to impede the evolution of 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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