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Enregistrement W4406244071 · doi:10.1016/j.anbehav.2024.12.001

Collar? I barely know her: The utility of accelerometry in measuring personality in situ for a free-ranging wild mammal

2025· article· en· W4406244071 sur OpenAlexafffund
Jonas I. Sanders, Emily K. Studd, Ben Dantzer, Andrea E. Wishart, Matt Gaidica, Kathreen E. Ruckstuhl, Stan Boutin, Jeffrey E. Lane, April Robin Martinig

Notice bibliographique

RevueAnimal Behaviour · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusThompson Rivers UniversityUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmerican Society of MammalogistsW. Garfield Weston FoundationUniversity of AlbertaSigma XiaNational Science Foundation
Mots-clésCollarRangingMammalPersonalityIn situPsychologyEcologyBiologyGeographySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of personality in animals requires methods for quantifying consistent among-individual differences in behaviour. Typically, standardized behavioural assays are used rather than in situ tools. We evaluated whether assays and accelerometry, a relatively novel method of quantifying animal behaviour in the field, yielded similar personality measurements in a wild population of North American red squirrels, Tamiasciurus hudsonicus , by comparing among-individual correlations of behaviours across these methods. Both methods described two behavioural axes, with assays capturing activity and exploration, and accelerometry capturing foraging and movement. We found higher trait repeatability ( R ) for traits measured with assays ( R adj : adults: 0.37–0.40; yearlings: 0.18–0.48) than for traits measured with accelerometry ( R adj : adults 0.11–0.19; yearlings: 0.07–0.11). Additionally, we found a significant positive among-individual correlation between the assay behavioural axis associated with exploration and the accelerometry behavioural axis associated with foraging. We also found that the repeatability of traits measured with accelerometry was related to the amount of behavioural data captured by this method. Given that accelerometry was able to quantify animal personality in situ for adults, accelerometer collars may present a possible alternative to assays for species in which assays are impractical. Our results also underscore the importance of considering the amount of behavioural data captured by different methods when assessing trait repeatability. As researchers strive to measure behavioural variation under natural conditions, sufficient behavioural sampling remains a priority. • We evaluated whether assays and accelerometry measure similar behavioural axes. • Assays captured behaviours associated with active and exploratory behaviour. • Accelerometry captured behaviours associated with foraging and movement. • We found a positive among-individual correlation between exploration and foraging. • Accelerometry presents a possible alternative to assays when assays are impractical.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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