Experimental tests of selection against heterospecific aggression as a driver of avian colour pattern divergence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».