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Enregistrement W4415618203 · doi:10.1111/brv.70090

The behaviour–performance continuum: how does individual variation in locomotor abilities relate to behaviour?

2025· article· en· W4415618203 sur OpenAlexafffund
Vincent Careau, Paul Agnani, Nicolas Bonin, Theodore Garland

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Physical Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésVariation (astronomy)CorrelationAffect (linguistics)Association (psychology)Selection (genetic algorithm)Animal behavior

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of terminological, technical, conceptual, and statistical challenges present themselves when trying to study correlations between measures of performance abilities (what an animal can do) and behavioural traits (what an animal chooses to do). We attempt to synthesise literature on this topic, with a specific focus on locomotor performance and behavioural traits measured with standardised tests. We argue that measures of forced performance (e.g. endurance on a motorised treadmill) and voluntary behaviour (e.g. wheel running) often fall along a continuum, sometimes grading into each other. On the performance end of the continuum, tests should measure what an animal can do when motivation is maximal and/or it is given no choice but to exert itself maximally. On the behavioural end of the continuum, tests should capture what animals choose to do of their own free volition, with no experimental attempt to affect motivation. Hence, performance tests attempt to eliminate variation in motivation by forcing all individuals to be maximally motivated, whereas variation in motivation is an inherent component of all behavioural tests. In some cases, however, differentiating between measures of performance versus behaviour can seem almost arbitrary. Moreover, individuals may consistently differ in how willing they are to 'perform' even when 'forced' to do so. We compiled studies reporting any association (covariation, correlation or linear regression) between putative measures of locomotor performance and behaviour in various taxa. The vast majority of those studies report phenotypic correlations, and only a handful have reported genetic correlations or explored potential correlated responses to selection on performance or behaviour. To our knowledge, this is the first global overview of how locomotor performance and behaviour covary in animals, and we believe that our synthesis will be useful to guide future research on locomotor performance and its relationship with other ecologically relevant traits. For example, we argue that a multi-level (co)variance partitioning approach is necessary to gain insights into the importance of how motivation differs across levels (e.g. among- versus within-individual variation, genetic versus environmental variation). Finally, we outline a multitude of compensation and co-specialisation mechanisms that may occur between performance and behaviour, and propose future avenues for research that include selection and manipulative studies to help identify the role of correlational selection, individual experience, and predation detectability on the relationships between behaviour and performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,283
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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