How individual, social, and ecological conditions influence dispersal decisions in male vervet monkeys
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal between social groups reduces the risk of inbreeding and can improve individuals' reproductive opportunities. However, this movement has costs, such as increased risk of predation and starvation, loss of allies and kin support, and increased aggression associated with entering the new group. Dispersal strategies, such as the timing of movement and decisions on whether to transfer alone or in parallel with a peer, involve different costs and benefits. We used demographic, behavioral, hormonal, and ecological data to examine the causes and consequences of 36 dispersal events from 29 male vervet monkeys (Chlorocebus pygerythrus) at Lake Nabugabo, Uganda. Adult males' secondary dispersal coincided with the conception season in females, and males improved their potential access to females by moving to groups with higher female-to-male sex ratios and/or by increasing their dominance rank. Males that dispersed with a peer had lower fecal glucocorticoid and androgen metabolite levels than lone dispersers. Subadult males were not more likely to engage in parallel dispersals compared to adult males. Dispersal was also used as a mechanism to avoid inbreeding, but changes in hormone levels did not seem to be a trigger of dispersal in our population. Our findings illustrate the complex individual strategies used during dispersal, how many factors can influence movement decisions, as well as the value of dominance and hormone analyses for understanding these strategies.
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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 ».