Chimpanzee behavioural diversity is spatially structured and negatively associated with genetic variation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The question of how behavioural diversity in humans and other animals is shaped by the combined influence of demography, genetics, culture, and the environment receives much research attention. We take a macro-ecological approach to evaluate how chimpanzee ( Pan troglodytes ) behavioural diversity is spatially structured and associated with genetic diversity (i.e. heterozygosity as a proxy for effective population size) and contemporary and historic environmental context. We integrate the largest available chimpanzee behavioural and genomic datasets and apply spatially explicit Bayesian Generalised Linear Mixed Models to derive marginal effects for putative drivers and range wide spatial predictions of probability to observe behavioural traits. Contrary to expectations from neutral models of behavioural evolution, we observed a negative association of genetic diversity with behavioural diversity. This result suggests that behavioural traits may impact fitness. In contrast, we observed weaker associations of chimpanzee behavioural diversity with contemporary and historic environmental context. The very strong spatial structuring of behavioural traits is consistent with cultural transmission playing a major role in shaping chimpanzee behavioural diversity. Our analytical approach can be flexibly extended by additional candidate drivers of chimpanzee behavioural diversity, and offers a novel framework for testing competing ecological-evolutionary hypotheses across a wide variety of animal cultures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».