Assessing social structure: a data-driven approach to define associations between individuals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our interpretation of animal social structures is inherently dependent on our ability to define association criteria that are biologically meaningful. However, association thresholds are often based upon generalized preconceptions of a species’ social behaviour, and the impact of using these arbitrary definitions has been largely overlooked. In this study we suggest a probability-based method for defining association thresholds using lagged identification rates on photographic records of identifiable individuals. This technique uses a simple model of emigration/immigration from photographable clusters to identify the time-dependent lag value between identifications of two individuals that corresponds to approximately 75% probability of being in close spatial proximity and likely associating. This lag value is then used as the threshold to define associations for social analyses. We applied the technique to a dataset of northern resident killer whales ( Orcinus orca ) in the Northeast Pacific and tested its performance against two arbitrary thresholds. The probabilistic association maximized the variation in association strengths at different levels of the social structure, in line with known social patterns in this population. Furthermore, variability in inferred social structure metrics generated by different association criteria highlighted the consequential effect of choosing arbitrary thresholds. Data-driven association thresholds are a promising approach to study populations without the need to subjectively define associations in the field, especially in societies with prominent fission–fusion dynamics. This method is applicable to any dataset of sequential identifications where it can be assumed that associated individuals will tend to be identified in close proximity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».