Social selection analysis reveals limited effect of neighbors’ traits in Tree swallows
Notice bibliographique
Résumé
Social interactions are ubiquitous in nature and can shape the fitness of individuals through social selection. This type of selection arises when phenotypes of neighbors influence the fitness of a focal individual. Quantifying social selection is crucial to better characterize the overall selective landscape. For example, if intraspecific competition is strong, traits that are beneficial for an individual could be detrimental to competitors. In this study, we quantified social selection acting on three key ecological traits (body mass, wing length, and laying date) in wild Tree swallow (Tachycineta bicolor) females. We used reproductive success measured at three stages throughout the breeding season as fitness proxies to assess selection acting at those decisive moments. We also quantified the effects of environment on selection using measures of conspecifics' density, type of agricultural landscape, and presence of interspecific competitors. Overall, we found no strong evidence of social selection on these traits in our study system, although there were marginally nonsignificant selection gradients suggesting the positive effect of larger neighbors. Environmental variables affected reproductive success but did not strongly affect social selection gradients. Our study calls for more social selection estimates to be reported across environments to better understand its importance in wild populations.
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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 | 0,002 |
| 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 ».