Are nonsocial species more social than we think? Seasonal patterns in sociality in a solitary terrestrial carnivore
Notice bibliographique
Résumé
Animal sociality, the extent and manner in which conspecifics associate with each other, ultimately affects an individual's survival and reproductive success. It is shaped by the spatiotemporal configuration and composition of the social units (e.g. individual, pair, group) in a population. Here, we assessed the formation and structure of social networks of a presumed nonsocial species with individual-based movement data of 153 GPS-marked brown bears, Ursus arctos. We explored changes in the frequency of dyadic associations in relation to distinct seasonal patterns (i.e. mating, hyperphagia and hunting seasons) that affect bear behaviour. We found seasonally distinctive frequencies in brown bear associations throughout their active period and that reproduction was the main driver for associations in the population, that is, the highest frequency of associations occurred during the mating season and male–female dyads during the mating season included the majority (73%) of observed associations. We also observed dyadic associations during the hyperphagia and hunting seasons, but found no significant changes in frequency during these seasons. In addition, we found that social structures during both the mating and nonmating periods were nonrandom, that is, dyadic associations occurred more often than expected. Animal sociality is commonly viewed as a classification of social versus nonsocial, but our results suggest that it is rather a dynamic continuum primarily influenced by variation in a species' spatiotemporal configuration (i.e. seasonal movements, social unit structure) and demographic composition (i.e. age, sex). Our results also support the contention that studies focusing on animal sociality should include a sociospatial perspective, as both components are tightly linked. Since sociality can affect individual fitness, and vice versa, advancing the knowledge on assumed ‘solitary’ species is paramount for the conservation and sustainable management of their populations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».