Environmental harshness does not affect the propensity for social learning in great tits, Parus major
Notice bibliographique
Résumé
According to the harsh environment hypothesis, natural selection should favour cognitive mechanisms to overcome environmental challenges. Tests of this hypothesis to date have largely focused on asocial learning and memory, thus failing to account for the spread of information via social means. Tests in specialized food-hoarding birds have shown strong support for the effects of environmental harshness on both asocial and social learning. Whether the hypothesis applies to non-specialist foraging species remains largely unexplored. We evaluated the relative importance of social learning across a known harshness gradient by testing generalist great tits, Parus major, from high (harsh)- and low (mild)-elevation populations in two social learning tasks. We showed that individuals use social learning to find food in both colour-associative and spatial foraging tasks and that individuals differed consistently in their use of social learning. However, we did not detect a difference in the use or speed of implementing socially observed information across the elevational gradient. Our results do not support predictions of the harsh environment hypothesis suggesting that context-dependent costs and benefits as well as plasticity in the use of social information may play an important role in the use of social learning across environments. Finally, this study adds to the accumulating evidence that the harsh environment hypothesis appears to have more pronounced effects on specialists compared to generalist species.
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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 ».