Using multilayer network analysis to explore the temporal dynamics of collective behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social organisms often show collective behaviors such as group foraging or movement. Collective behaviors can emerge from interactions between group members and may depend on the behavior of key individuals. When social interactions change over time, collective behaviors may change because these behaviors emerge from interactions among individuals. Despite the importance of, and growing interest in, the temporal dynamics of social interactions, it is not clear how to quantify changes in interactions over time or measure their stability. Furthermore, the temporal scale at which we should observe changes in social networks to detect biologically meaningful changes is not always apparent. Here we use multilayer network analysis to quantify temporal dynamics of social networks of the social spider Stegodyphus dumicola and determine how these dynamics relate to individual and group behaviors. We found that social interactions changed over time at a constant rate. Variation in both network structure and the identity of a keystone individual was not related to the mean or variance of the collective prey attack speed. Individuals that maintained a large and stable number of connections, despite changes in network structure, were the boldest individuals in the group. Therefore, social interactions and boldness are linked across time, but group collective behavior is not influenced by the stability of the social network. Our work demonstrates that dynamic social networks can be modeled in a multilayer framework. This approach may reveal biologically important temporal changes to social structure in other systems.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».