Répétabilité, déterminants, héritabilité et patrons de sélection de la docilité chez le tamia rayé (Tamias striatus)
Notice bibliographique
Résumé
De nombreux traits comportementaux montrent une variabilité individuelle et génétique importante malgré une sélection potentiellement forte qui devrait en réduire la variabilité. Comprendre les mécanismes permettant le maintien de la variabilité phénotypique dans les populations sauvages est donc un objectif central en écologie et en évolution. Dans cette optique, ce projet de recherche étudie la docilité, un trait de comportement d’intérêt dans le champ d’étude de la personnalité animale en raison de ses conséquences possibles sur l’aptitude phénotypique des individus. La docilité a été analysée en utilisant les mesures de la réponse de l’animal envers les manipulateurs chez une population sauvage de tamias rayés (Tamias striatus). La variation dans l’expression de la docilité entre les individus d’une population peut être maintenue par une hétérogénéité spatiale et temporelle dans les conditions environnementales. Premièrement, la variation dans ce trait et la répétabilité entre différents contextes environnementaux et différents sites d’étude ont été quantifiées. Ensuite, l’importance relative des caractéristiques écologiques et individuelles, comme l’âge, le sexe, la densité de la population et la saison, pouvant affecter la docilité a été évaluée. Aussi l’héritabilité et le lien entre la docilité et la survie des individus ont été estimés. Les résultats montrent que ce trait est répétable à travers et à l’intérieur d’une variété de contextes et que les valeurs de répétabilité sont similaires entre les différents sites d’étude. L’âge, le sexe, la saison de capture et la densité de la population affectent le niveau de docilité. Finalement, la docilité est héritable et sous sélection diversifiante pour la survie chez les adultes. Cette étude confirme une variabilité phénotypique et génétique de la docilité et suggère que la sélection pourrait maintenir la variabilité de ce trait. Ce projet aide à la compréhension des dynamiques de la variation de l’expression d’un trait de personnalité dans une population sauvage.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».