Data from: Multilevel and sex-specific selection on competitive traits in North American red squirrels.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals often interact more closely with some members of the population (e.g. offspring, siblings or group members) than they do with other individuals. This structuring of interactions can lead to multilevel natural selection, where traits expressed at the group-level influence fitness alongside individual-level traits. Such multilevel selection can alter evolutionary trajectories, yet is rarely quantified in the wild, especially for species that do not interact in clearly demarcated groups. We quantified multilevel natural selection on two traits, postnatal growth rate and birth date, in a population of North American red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus). The strongest level of selection was typically within-acoustic social neighbourhoods (within 130m of the nest), where growing faster and being born earlier than nearby litters was key, while selection on growth rate was also apparent both within-litters and within-study areas. Higher population densities increased the strength of selection for earlier breeding, but did not influence selection on growth rates. Females experienced especially strong selection on growth rate at the within-litter level, possibly linked to the biased bequeathal of the maternal territory to daughters. Our results demonstrate the importance of considering multilevel and sex-specific selection in wild species, including those that are territorial and sexually monomorphic.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,013 |
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 ».