Peer Review #1 of "Are some individuals generally more behaviorally plastic than others? An experiment with sailfin mollies (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Individuals within the same population generally differ among each other not only in their behavioral traits but also in their level of behavioral plasticity (i.e. in their propensity to modify their behavior in response to changing conditions).If the proximate factors underlying individual differences in behavioral plasticity were the same for any measure of plasticity, as commonly assumed, one would expect plasticity to be repeatable across behaviors and contexts.Yet, this assumption remains largely untested.Here we conducted an experiment with sailfin mollies (Poecilia latipinna) whose behavioral plasticity was estimated both as the change in their personality traits or mating behavior across a social gradient and using their performance on a reversal-learning task.We found that the correlations between pairwise measures of plasticity were weak and non-significant, thus indicating that the most plastic individuals were not the same in all the tests.This finding might arise because either individuals adjust the magnitude of their behavioral responses depending on the benefits of plasticity, and/or individuals expressing high behavioral plasticity in one context are limited by neural and/or physiological constraints in the amount of plasticity they can express in other contexts.Because the repeatability of behavioral plasticity may have important evolutionary consequences, additional studies are needed to assess the importance of trade-offs between conflicting selection pressures on the maintenance of intra-individual variation in behavioral plasticity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,129 | 0,042 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».