Exploration and social environment affect inbreeding avoidance in a small mammal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual exploration types are based on the cognitive speed-accuracy trade-off, which suggests that a higher speed of information acquisition is done by sacrificing information quality. In a mating context, fast exploration could thus increase the probability of finding mates at the cost of mating with kin or suboptimal partners. We tested this hypothesis by studying male mate choice patterns in a species with a scramble competition mating system. We used genotyping, localization by radio-collar, trapping, and repeated exploration measures from a long-term study on wild Eastern chipmunks (Tamias striatus). We predicted that, according to the speed-accuracy trade-off hypothesis, slower-thorough explorers should be choosier than faster-superficial ones, and thus avoid inbreeding. We found that slower males reproduced more often with less related females, but only on one site where variance in relatedness and female density were high. Males showed no preference for their mates’ exploration type. Our results suggest that superficial exploration decreases male choosiness and increases the risk of inbreeding, but only under decreased mate search costs due to high variance in relatedness among mates (at high density). Our findings reveal exploration-related, among-individual variance in inbreeding, highlighting the complexity of mate choice, and showing that many aspects of an individual’s life contribute to animal decision-making.
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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 ».