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Enregistrement W4317867448 · doi:10.1111/brv.12934

Behavioural ecology at the spatial–social interface

2023· review· en· W4317867448 sur OpenAlexaff
Quinn M. R. Webber, Gregory F. Albery, Damien R. Farine, Noa Pinter‐Wollman, Nitika Sharma, Orr Spiegel, Eric Vander Wal, Kezia R. Manlove

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilUtah State UniversityWissenschaftskolleg zu BerlinNational Science Foundation
Mots-clésInterface (matter)EcologySpatial ecologyIntersection (aeronautics)VocabularyField (mathematics)Computer scienceGeographyBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial and social behaviour are fundamental aspects of an animal's biology, and their social and spatial environments are indelibly linked through mutual causes and shared consequences. We define the 'spatial-social interface' as intersection of social and spatial aspects of individuals' phenotypes and environments. Behavioural variation at the spatial-social interface has implications for ecological and evolutionary processes including pathogen transmission, population dynamics, and the evolution of social systems. We link spatial and social processes through a foundation of shared theory, vocabulary, and methods. We provide examples and future directions for the integration of spatial and social behaviour and environments. We introduce key concepts and approaches that either implicitly or explicitly integrate social and spatial processes, for example, graph theory, density-dependent habitat selection, and niche specialization. Finally, we discuss how movement ecology helps link the spatial-social interface. Our review integrates social and spatial behavioural ecology and identifies testable hypotheses at the spatial-social interface.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,078 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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