Echolocation calls produced by Kuhl's pipistrelles in different flight situations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flexibility in the echolocation call structure of bats can improve their performances, because, in some situations, some signal designs are better than others. Hence, at least some bats should adjust their echolocation calls according to the setting in which they are operating but also to the specific task at hand, that is their behavioral intention. We studied variation in the echolocation calls of Pipistrellus kuhlii emitted during four flight situations that were similar in setting but differed in behavioral context: emergence from a roost, commuting to and from foraging sites, foraging and returning to a roost. Echolocation calls produced by P. kuhlii differed significantly according to the flight situation. Call types differed most distinctly between foraging and commuting. We also found a high variance in the emergence calls we recorded, perhaps reflecting pre‐ and post‐takeoff calls. Discriminant function analysis on calls emitted while foraging, commuting or returning to the roost classified the calls to the correct group 73.3% of the time. The differences between bats' echolocation calls in different flight situations might indicate an intrinsic change in the bat's behavior. Recognizing these differences could be crucial when using call variables to identify bat species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».