Kinship, dear enemies, and costly combat: The effects of relatedness on territorial overlap and aggression in a cooperative breeder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many species maintain territories, but the degree of overlap between territories and the level of aggression displayed in territorial conflicts can vary widely, even within species. Greater territorial overlap may occur when neighboring territory holders are close relatives. Animals may also differentiate neighbors from strangers, with more familiar neighbors eliciting less‐aggressive responses during territorial conflicts (the “dear enemy” effect). However, research is lacking in how both kinship and overlap affect territorial conflicts, especially in group‐living species. Here, we investigate kinship, territorial overlap, and territorial conflict in a habituated wild population of group‐living cooperatively breeding birds, the southern pied babbler Turdoides bicolor . We find that close kin neighbors are beneficial. Territories overlap more when neighboring groups are close kin, and these larger overlaps with kin confer larger territories (an effect not seen for overlaps with unrelated groups). Overall, territorial conflict is costly, causing significant decreases in body mass, but conflicts with kin are shorter than those conducted with nonkin. Conflicts with more familiar unrelated neighbors are also shorter, indicating these neighbors are “dear enemies.” However, kinship modulates the “dear enemy” effect; even when kin are encountered less frequently, kin elicit less‐aggressive responses, similar to the “dear enemy” effect. Kin selection appears to be a main influence on territorial behavior in this species. Groups derive kin‐selected benefits from decreased conflicts and maintain larger territories when overlapping with kin, though not when overlapping with nonkin. More generally, it is possible that kinship extends the “dear enemy” effect in animal societies.
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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 ».