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Enregistrement W4408142241 · doi:10.1093/beheco/araf015

Behavioral diversity and agonism are higher in larger groups among wild Costa Rican capuchins

2025· article· en· W4408142241 sur OpenAlexafffund
Shasta E. Webb, Silvia Carboni, Allegra N. DePasquale, Rachel E. Williamson, Saúl Cheves Hernández, Ronald López, Amanda Melin

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésAgonistic behaviourBiologySpecies richnessCompetition (biology)AgonismDiversity (politics)EcologyResource distributionAffect (linguistics)DemographySocial psychologyAggressionPsychologyResource allocationCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biologists have long been interested in the causes, costs, and benefits of group living. Within species, group sizes vary and affect the behavior of group members. Yet, few studies have investigated how behavioral diversity—defined here as the number of distinct behaviors occurring in a given time period—and frequency of agonistic behaviors relate to group size. Here, we test the predictions of the Resource Distribution Hypothesis. To do so, we analyzed >65,000 behavioral scans collected over 15 yr in Sector Santa Rosa, Costa Rica, on 214 white-faced capuchins inhabiting eight social groups. We found that cross-sectional behavioral richness and diversity was higher in larger groups than in smaller groups and that individuals in larger groups exhibited significantly higher behavioral richness and diversity across the day (longitudinally). We also found that agonism frequency at the group level was higher in larger groups, suggesting increased competition. Understanding these relationships provides insight into group dynamics, patterns of interindividual competition, and potential constraints on group size.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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