Spring peepers Pseudacris crucifer modify their call structure in response to noise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acoustic interference can impede effective communication that is important for survival and reproduction of animals. In response to acoustic interference, some animals can improve signalling efficacy by altering the structure of their signals. In this study, we played artificial noise to 46 male spring peepers Pseudacris crucifer, on their breeding grounds, and tested whether the noise affected the duration, call rate, and peak frequency of their advertisement calls. We used two experimental noise treatments that masked either the high- or low-frequency components of an average advertisement call; this allowed us to evaluate whether frogs adaptively shift the peak frequency of their calls away from both types of interference. Our playback treatments caused spring peepers to produce shorter calls, and the high-frequency noise treatment caused them to lower the frequency of their calls immediately after the noise ceased. Call rate did not change in response to playback. Consistent with previous studies, ambient temperature was inversely related to call duration and positively related to call rate. We conclude that noise affects the structure of spring peeper advertisement calls, and that spring peepers therefore have a mechanism for altering signal structure in response to noise. Future studies should test if other types of noise, such as biotic or anthropogenic noise, have similar effects on call structure, and if the observed changes to call structure enhance or impair communication in noisy environments [Current Zoology 60 (4): 438–448, 2014].
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».