Patterns of vocal divergence in a group of non-oscine birds (auklets; Alcidae, Charadriiformes)
Notice bibliographique
Résumé
Question: Are phylogenetic relationships the major determinant of vocal relationships in non-oscine birds (birds that do not have a learning component in the vocalization)? Background: Both environmental variables and phylogenetic affinities can affect vocalizations. Unlearned vocalizations are characteristics of most non-oscine bird families, which have a relatively less-complex syrinx and vocalizations. Organism: A monophyletic group of underground-nesting seabirds (auklets: Aethiini, Alcidae, Charadriiformes) from the Aleutian Islands, Alaska, USA. Methods: We mapped vocal characters (28 acoustic and 10 syringeal) from total repertoires of all members of the tribe Aethiini onto a molecular phylogeny to compare the relative influence of phylogeny and breeding habitat on vocal divergence. Conclusion: Phylogeny, visual display, and ecological factors have contributed to vocal divergence in this clade. Temporal attributes and syringeal attributes of the acoustics of vocalization showed high congruence with phylogeny. Frequency attributes, which are affected by environmental variables, showed low congruence, and therefore high homoplasy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».