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Enregistrement W6892173476 · doi:10.5061/dryad.m0cfxpp43

Cognition and covariance in the producer-scrounger game

2021· dataset· en· W6892173476 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationSelection (genetic algorithm)Set (abstract data type)Context (archaeology)Matching (statistics)Noise (video)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. The producer-scrounger game is a key element of foraging ecology in many systems. Producing and scrounging typically covary negatively, but partitioning this covariance into contributions of individual plasticity and consistent between individual differences is key to understanding population level consequences of foraging strategies. Furthermore, little is known about the role cognition plays in the producer-scrounger game. 2. We investigated the role of cognition in these alternative foraging tactics in wild mixed-species flocks of great tits and blue tits, using a production learning task in which we measured individuals’ speed of learning to visit the single feeder in an array that would provide them with a food reward. We also quantified the proportion of individuals’ feeds that were scrounges (‘proportion scrounged’); scrounging was possible if individuals visited immediately after a previous rewarded visitor. Three learning experiments–initial and two reversal learning–enabled us to estimate the repeatability and covariance of each foraging behaviour. 3. First, we examined whether individuals learned to improve their scrounging success (i.e. whether they actually obtained food by scrounging when there was an opportunity to do so). Second, we quantified the repeatability of proportion scrounged, and asked whether proportion scrounged affected production learning speed among individuals. Third, we used multivariate analyses to partition within- and among-individual components of covariance between proportion scrounged and production learning speed. 4. Individuals improved their scrounging success over time. Birds with a greater proportion scrounged took longer to learn their own rewarding feeder. Although multivariate analyses showed that covariance between proportion scrounged and learning speed was driven primarily by within-individual variation, that is, by behavioural plasticity, among-individual differences also played a role for blue tits. 5. This is the first demonstration of a cognitive trait influencing producing and scrounging in the same wild system, highlighting the importance of cognition in the use of alternative resource acquisition tactics. The results of our covariance analyses suggest the potential for genetic differences in allocation to alternative foraging tactics, which are likely species and system dependent. They also point to the need to control for different foraging tactics when studying individual cognition in the wild.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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