Effect of heterospecific and conspecific competition on individual differences in tadpole behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Repeated social interactions with conspecifics and/or heterospecifics during early development may drive the differentiation of behaviour among individuals. This behavioural differentiation may occur through individuals behaving more different from each other on average and/or individuals behaving more consistently. Competition is a major form of social interaction and its impacts can depend on whether interactions occur between conspecifics or heterospecifics and the directionality of a response could be specific to different behavioural traits. To test this, we reared tungara frog tadpoles ( Engystomops pustulosus ) either in isolation, with a conspecific tadpole or with an aggressive heterospecific tadpole, the whistling frog tadpole, Leptodactylus fuscus . In each treatment, we measured the body size, activity, exploration and risk taking in the presence of a predator in focal E. pustulosus tadpoles six times during development. We used univariate and multivariate hierarchical mixed effect models to investigate the effect of treatment on mean behaviour and on among individual variance between and within individuals across behavioural traits. There was a strong effect of competition on behaviour, with different population and individual level responses across social treatments. Within their home tank, individuals were more consistent in their movements under conspecific competition but heterospecific competition caused more variance in the average movement among individuals. Behavioural responses were also trait specific as conspecific competition caused greater variability in movements among individuals in a novel environment. The results highlight that the impact of competition on inter-individual differences in behaviour is dependent on competitor species identity and is trait specific.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».