Advancing cooperative breeding research with a peer-reviewed and “live” Cooperative-Breeding Database (Co-BreeD)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on cooperative breeding (a system with the core characteristic of individuals providing care for the offspring of others) is important for understanding sociality and cooperation. However, large-scale comparative analyses on the drivers and consequences of cooperation frequently use considerably inaccurate datasets (e.g. due to inconsistent definitions and outdated information). To advance comparative research on cooperative breeding, we introduce the Co operative- Bree ding D atabase (Co-BreeD), a growing database of key socio-biological parameters of birds and mammals. First, we describe Co-BreeD’s structure as a (i) sample-based (i.e. multiple samples per species linked to an exact sampling location and period), (ii) peer-reviewed and (iii) updatable resource. Respectively, these curating principles allow for (i) investigating intra- and inter-species variation and linking between fine-scale social and environmental parameters, (ii) accuracy and (iii) continuous correction and expansion with the publication of new data. Second, we present the first Co-BreeD dataset, which estimates the prevalence of breeding events with potential alloparents in 265 samples from 233 populations of 150 species, including 2 human societies (N = 26,366 breeding events). We conclude by demonstrating (i) how Co-BreeD facilitates more accurate comparative research (e.g. increased explanatory power by enabling the study of cooperative breeding as a continuous trait, and statistically accounting for the sampling error probabilities), and (ii) that cooperative breeding in birds and mammals is more prevalent than currently estimated.
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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 | 0,039 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,014 |
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 ».