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Enregistrement W6892183378 · doi:10.5061/dryad.wh70rxwzs

Sociality helps mitigate anthropogenic risks: evidence from elk crossing a major highway

2025· dataset· en· W6892183378 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocialitySocial connectednessSocial groupContext (archaeology)Agonistic behaviourPopulationDominance (genetics)Variation (astronomy)Agonism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenotypic variation among individuals scales up when they associate with others, creating variation within and among groups that can shape group-level outcomes such as when and where groups move. While sociality is thought to be a fitness rewarding behavior, empirical evidence supporting how it influences individual behavior and the resulting fitness consequences (e.g., risk experienced) remains limited, especially in the context of human-modified landscapes. Here, we use empirical observations to test whether sociality helps animals cross busy roads. Our data came from free-ranging elk in a population where > 75% of the adults were tracked, and in which group size and composition were highly variable. We combined field observations with GPS collar data to quantify four social phenotypes of individuals and groups: dominance (initiation of successful agonistic interactions), social connectedness (number and connectedness of social associates), social familiarity (frequency of association with group members in the past), and social stability (time since fusion with group members). We then investigated how these four social phenotypes influenced an individual's probability of crossing a major highway, and tested if particular social phenotypes made better road crossing decisions (i.e., crossed at lower traffic volume). We found that who is in a group shapes the behavior of group members around anthropogenic risks. Individuals in groups that were more dominant, more connected, and to a lesser extent more familiar had a lower probability of crossing the highway. Individuals that had spent more time with group members had a higher probability of crossing the highway. Importantly, our results suggest that sociality plays a role in safe movements around anthropogenic risks. Individuals in highly connected and familiar groups were less likely to cross the highway at high traffic volume. Our work provides empirical evidence that sociality influences the movements of group-living individuals through anthropogenic disturbances, and helps individuals mitigate the risks associated with such disturbances. Developing a comprehensive understanding of animal sociality in human-modified landscapes is especially important as social behaviors are simultaneously threatened by human disturbances, which could be particularly detrimental for group-living species if those same behaviors help individuals mitigate risks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,315 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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