Behavioral variation changes across an urbanization gradient in a population of great tits
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization is occurring globally at an unprecedented rate and, despite the eco-evolutionary importance of individual variation in adaptive traits, we still have very limited insight on how phenotypic variation is modified by anthropogenic environmental change. Urbanization can increase individual differences in some contexts, but whether this is generalizable to behavioral traits, which directly affect how organisms interact with and respond to environmental variation, is not known. Here we examine variation across three behavioral traits (breath rate, handling aggression and exploration behaviour) in great tits Parus major along an urbanization gradient (n > 1000 phenotyped individuals accross nine years) to determine whether among-individual variance in behavior increases with the degree of urbanization and spatial heterogeneity. Urban birds were more aggressive and faster explorers than forest birds. They also displayed higher among-individual variation for breath rate and aggression (1.5 and 1.8 times increase, respectively), but lower among-individual variation for exploration (3.3 times decrease). Only individual variation in exploration clearly changed along the continuous urbanization gradient; individual differences in exploration declined with increasing impervious surface area. Collectively our results suggest that individuals in the city may have more diverse behavioral stress responses, yet display stronger similarity in their behavioral responses to novelty. Our results suggest that generalizations about urbanization’s impacts on behavioral variation are not appropriate. Instead our results suggest that urbanization can shape individual variation differently across behavioral functions and we may expect decreased individual diversity in urban birds for traits related to behavioral response to novelty.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».