Répétabilité, déterminants, héritabilité et patrons de sélection de la docilité chez le tamia rayé (Tamias striatus)
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".