Using global remote camera data of a solitary species complex to evaluate the drivers of group formation
Notice bibliographique
Résumé
The social system of animals involves a complex interplay between physiology, natural history, and the environment. Long relied upon discrete categorizations of “social” and “solitary” inhibit our capacity to understand species and their interactions with the world around them. Here, we use a globally distributed camera trapping dataset to test the drivers of aggregating into groups in a species complex (martens and relatives, family Mustelidae , Order Carnivora ) assumed to be obligately solitary. We use a simple quantification, the probability of being detected in a group, that was applied across our globally derived camera trap dataset. Using a series of binomial generalized mixed-effects models applied to a dataset of 16,483 independent detections across 17 countries on four continents we test explicit hypotheses about potential drivers of group formation. We observe a wide range of probabilities of being detected in groups within the solitary model system, with the probability of aggregating in groups varying by more than an order of magnitude. We demonstrate that a species’ context-dependent proclivity toward aggregating in groups is underpinned by a range of resource-related factors, primarily the distribution of resources, with increasing patchiness of resources facilitating group formation, as well as interactions between environmental conditions (resource constancy/winter severity) and physiology (energy storage capabilities). The wide variation in propensities to aggregate with conspecifics observed here highlights how continued failure to recognize complexities in the social behaviors of apparently solitary species limits our understanding not only of the individual species but also the causes and consequences of group formation.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».