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Enregistrement W3216689052 · doi:10.3389/fevo.2021.738809

Competition Drives Group Formation and Reduces Within Nest Relatedness in a Facultatively Social Carpenter Bee

2021· article· en· W3216689052 sur OpenAlexafffund
Jess Vickruck, Miriam H. Richards

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBrock University
Mots-clésKin selectionInclusive fitnessCompetition (biology)BiologyCooperative breedingBiological dispersalNest (protein structural motif)EcologyKin recognitionSocial evolutionIntraspecific competitionSocialityDemographyEvolutionary biologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals respond to competition among kin for critical breeding resources in two ways: avoidance of direct fitness costs via dispersal of siblings to breed separately, and formation of kin-based societies in which subordinates offset direct fitness costs of breeding competition via altruism and increased indirect fitness. In the facultatively social eastern carpenter bee, nests are a critical breeding resource in perpetually short supply, leading to strong competition among females. Observations of individually marked and genotyped females in conditions of high and low resource competition demonstrate that competition leads to resource sharing and group nesting. However, in contrast to almost all known animal societies, females avoid nesting with relatives, and disperse from their natal nests to join social groups of non-relatives. This is the first example of a structured insect society with cooperation nestmates, the majority of which are unrelated; thus cooperation is more likely based on selection for direct, rather than indirect fitness. By forming social groups of non-kin, females avoid the indirect fitness costs of kin competition among sisters, yet increase their chances of successful reproduction, and thus direct fitness, when forming colonies of non-relatives.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,488

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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