Behavioral Attributes of Social Groups Determine the Strength and Direction of Selection on Neural Investment
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of social systems can place novel selective forces on investment in expensive neural tissue by changing cognitive demands. Previous hypotheses about the impact of sociality on neural investment have received equivocal support when tested across diverse taxonomic groups and social structures. We suggest previous models for social behavior-brain relationships have overlooked important variation in social groups. Social groups vary significantly in structure and function, and the specific attributes of a social group may be more relevant to setting cognitive demands than sociality in general. We have identified intragroup competition, relationship differentiation, information sharing, dominance hierarchies, and task specialization and redundancy as attributes of social behavior which may impact selection for neural investment, and outline how variation in these attributes can result in increased or decreased neural investment with transitions to sociality in different taxa. Finally, we test some of the predictions generated using this framework in a phylogenetic comparison of neural tissue investment in Anelosimus social spiders. Social Anelosimus spiders engage in cooperative prey capture and brood care, which allows for individual redundancy in the completion of these tasks. We hypothesized that in social spider species, the presence of redundancy would reduce selection for individual neural investment relative to subsocial species. We found that social species had significantly decreased investment in the arcuate body, the cognitive center of the spider brain, supporting our predictions. Future comparative tests of brain evolution in social species should account for the special behavioral characteristics that accompany social groups in the subject taxa.
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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 ».