Divergence in mating signals correlates with genetic distance and behavioural responses to playback
Notice bibliographique
Résumé
Animals use acoustic signals to defend resources against rivals and attract breeding partners. As with many biological traits, acoustic signals may reflect ancestry; closely related species often produce more similar signals than do distantly related species. Whether this similarity in acoustic signals is biologically relevant to animals is poorly understood. We conducted a playback experiment to measure the physical and vocal responses of male songbirds to the songs of both conspecific and allopatric-congeneric animals that varied in their acoustic and genetic similarity. Our subjects were territorial males of four species of neotropical Troglodytes wrens: Brown-throated Wrens (Troglodytes brunneicollis), Cozumel Wrens (T. beani), Clarion Wrens (T. tanneri) and Socorro Wrens (T. sissonii). Our results indicate that birds respond to playback of both conspecific and allopatric-congeneric animals; that acoustic differences increase with genetic distance; and that genetic divergence predicts the strength of behavioural responses to playback, after removing the effects of acoustic similarity between subjects' songs and playback stimuli. Collectively, these results demonstrate that the most distantly related species have the most divergent songs; that male wrens perceive divergence in fine structural characteristics of songs; and that perceptual differences between species reflect evolutionary history. This study offers novel insight into the importance of acoustic divergence of learned signals and receiver responses in species recognition.
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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 | 0,000 | 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 ».