Social Vocalizations of Big Brown Bats Vary with Behavioral Context
Notice bibliographique
Résumé
Bats are among the most gregarious and vocal mammals, with some species demonstrating a diverse repertoire of syllables under a variety of behavioral contexts. Despite extensive characterization of big brown bat (Eptesicus fuscus) biosonar signals, there have been no detailed studies of adult social vocalizations. We recorded and analyzed social vocalizations and associated behaviors of captive big brown bats under four behavioral contexts: low aggression, medium aggression, high aggression, and appeasement. Even limited to these contexts, big brown bats possess a rich repertoire of social vocalizations, with 18 distinct syllable types automatically classified using a spectrogram cross-correlation procedure. For each behavioral context, we describe vocalizations in terms of syllable acoustics, temporal emission patterns, and typical syllable sequences. Emotion-related acoustic cues are evident within the call structure by context-specific syllable types or variations in the temporal emission pattern. We designed a paradigm that could evoke aggressive vocalizations while monitoring heart rate as an objective measure of internal physiological state. Changes in the magnitude and duration of elevated heart rate scaled to the level of evoked aggression, confirming the behavioral state classifications assessed by vocalizations and behavioral displays. These results reveal a complex acoustic communication system among big brown bats in which acoustic cues and call structure signal the emotional state of a caller.
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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 ».