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Enregistrement W4402710348 · doi:10.1101/2024.09.16.613329

Multilevel selection on individual and group social behaviour in the wild

2024· preprint· en· W4402710348 sur OpenAlexaff
Conner S. Philson, Julien G. A. Martin, Daniel T. Blumstein

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroup selectionSelection (genetic algorithm)Group (periodic table)PsychologyComputer scienceArtificial intelligenceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The degree to which phenotypes are shaped by multilevel selection – the theoretical framework proposing natural selection occurs at more than one level of biological organisation – is a classic debate in biology. Though social behaviours are a common theoretical example for multilevel selection, it is unknown if and how multilevel selection acts on sociality in the wild. We studied the relative strength of multilevel selection on both individual behaviour and group social structure, quantified with social networks and 19 years of data from a wild, free-living mammal, the yellow-bellied marmot ( Marmota flaviventer ). Contextual analysis revealed multilevel selection in specific fitness and life history contexts, with selection for group social structure being just as strong, if not stronger, than individual social behaviour. We also found antagonistic multilevel selection within and between levels, potentially explaining why increased sociality is not as beneficial or heritable in this system comparatively to other social taxa. Thus, the evolutionary dynamics of hierarchal or nested biological traits should be assessed at multiple levels simultaneously to tell a more accurate and comprehensive story. Overall, we provide empirical evidence suggesting that multilevel selection acts on social relationships and structures in the wild, and provide direct evidence for a classic, unanswered question in biology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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