Group social conditions and environment predict foraging behavior in wild baboons
Notice bibliographique
Résumé
For group-living animals, conditions in the physical and social environments are closely linked to foraging outcomes, but the nature and causal direction of many aspects of these relationships remain unclear. Here, we use long-term data from a well-studied population of wild baboons in Amboseli, Kenya, to examine how group-level social traits (group size and social network density) and climate variables (rainfall and temperature) are linked to two types of foraging outcomes for adult female baboons: (i) foraging-related time budgets and (ii) diet composition (time spent on fallback foods, such as grass corms, versus high-energy foods). We find that rainfall and temperature interact to predict multiple foraging outcomes: more rainfall is associated with more time spent feeding, less time spent walking without feeding, and more feeding time spent on grass corms, but this influence is more pronounced in hotter years than in cooler years. Females in intermediate-sized groups spend more time walking without feeding than those in other groups, but group size does not significantly predict other foraging-related outcomes (i.e., time spent feeding or diet composition). We also find that females in groups with denser social networks spend less time feeding, and less time feeding on grass corms, than those in sparser networks. However, in a preliminary causal analysis meant to further explore this result, we find support for the hypothesis that this relationship is driven by effects of foraging on social behavior, as opposed to effects of network density on foraging: more time spent eating grass corms leads to lower social network density and more time spent feeding. Our results show how the social and the physical environments are linked to foraging outcomes, and highlight the importance of future studies of their pattern and mechanism.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».