Social flocking increases in harsh and challenging environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grouping with others can provide enhanced information about resources and threats. A key hypothesis in social evolution proposes that individuals can benefit from social information in environments where it is challenging to meet energetic needs. Here, we test this hypothesis by examining the environmental drivers of conspecific flocking behaviour in a large archive of citizen science observations of two common North American birds, the dark-eyed junco ( Junco hyemalis ) and black-capped chickadee ( Poecile atricapillus ). To quantify flocking behaviour, we apply the index of dispersion, D , as a metric of clumpiness in each species’ spatiotemporal distribution. We show that juncos in winter are nearly always more clustered than a random expectation, whereas chickadees span a range from uniform to socially clustered distributions. In both species, the degree of social clustering strongly increases with abundance. We identify several key environmental variables that explain the extent of conspecific flocking in both species. Flocks are more socially clustered at higher latitudes, higher elevations, closer to midwinter, and at temperatures that are colder than average given the location and time of year. Together, these findings support the hypothesis that sociality is a key strategy for coping with harsh environments. HIGHLIGHTS Grouping with others can be an important source of information about resources We analyzed how flocking behaviour changes throughout winter in two bird species We used the index of dispersion to quantify social clustering at a broad scale In both species, social clustering increases in response to climate challenges
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».