MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3158525061 · doi:10.1111/jeb.13798

Experimental tests of selection against heterospecific aggression as a driver of avian colour pattern divergence

2021· article· en· W3158525061 sur OpenAlexafffund
Haley L. Kenyon, Paul R. Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSympatric speciationAllopatric speciationBiologySympatryZoologyAggressionEcologyDivergence (linguistics)Adaptation (eye)Evolutionary biologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Signal divergence is thought to reduce the costs of co-occurrence for closely related species and may thereby be important in the generation and maintenance of new biodiversity. In birds, closely related, sympatric species are more divergent in their colour patterns than those that live apart, but the selective pressures driving sympatric divergence in colour pattern are not well-understood. Here, we conducted field experiments on naïve birds using spectrometer-matched, painted, 3D-printed models to test whether selection against heterospecific aggression might drive colour pattern divergence in the genus Poecile. We found that territorial male black-capped chickadees (P. atricapillus) are equally likely to attack sympatric and allopatric congeners, and wintering flocks are equally likely to visit feeders occupied by sympatric and allopatric congeners, despite sympatric congeners being more divergent in colour pattern. These results suggest that either the concerted evolution of additional traits (e.g. discrimination), or interactions in sympatry that promote learning, is required if colour pattern divergence among sympatric species is to reduce heterospecific aggression. Alternatively, colour pattern divergence among sympatric species may be caused by other selective pressures, such as selection against hybridization or habitat partitioning and secondary signal adaptation.

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)0,000
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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Evolutionary BiologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207