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Enregistrement W4288046842 · doi:10.1098/rsos.220299

Individual risk-taking behaviour in black-capped chickadees (<i>Poecile atricapillus</i>) does not predict annual survival

2022· article· en· W4288046842 sur OpenAlexafffund
Kimberley J. Mathot, Josue David Arteaga‐Torres, Jan J. Wijmenga

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of AlbertaAlberta Conservation Association
Mots-clésBiologyDemographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within species, individuals often show repeatable differences in behaviours, called ‘animal personality’. One behaviour that has been widely studied is how quickly an individual resumes feeding after a disturbance, referred to as boldness or risk-taking. Depending on the mechanism(s) shaping risk-taking behaviour, risk-taking could be positively, negatively, or not associated with differences in overall survival. We studied risk-taking and survival in a population of free-living black-capped chickadees ( Poecile atricapillus ) in which we previously showed repeatable among-individual differences in risk-taking over the course of several months. We found no evidence that variation in risk-taking is associated with differences in annual survival. We suggest that variation in risk-taking is likely shaped by multiple mechanisms simultaneously, such that the net effect on survival is small or null. For example, among-individual differences in energy demand may favour greater risk-taking without imposing an overall mortality cost if higher energy demand covaries with escape flight performance. We propose directions for future work, including using a multi-trait, multi-year approach to study risk-taking, to allow for stronger inferences regarding the mechanisms shaping these behavioural decisions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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