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Enregistrement W2121096318 · doi:10.1139/z07-074

Do female frogs exploit inadvertent social information to locate breeding aggregations?

2007· article· en· W2121096318 sur OpenAlexvenueno aff
Eli M. Swanson, Sandra Tekmen, Mark A. Bee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersGraduate School, University of Minnesota
Mots-clésChorusBiologyHylidaeHylaSeasonal breederAnimal communicationSexual selectionEcologyNatural soundsPredationZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advertisement calls of male anurans (frogs and toads) are loud and conspicuous signals, and the sound generated by breeding aggregations of males propagates over long distances. As a by-product of communication within an aggregation, the sounds of a frog chorus constitute a form of inadvertent social information that provides potential long-distance cues about the location and timing of breeding. We investigated whether female American toads ( Bufo americanus Holbrook, 1836) and Cope’s gray treefrogs ( Hyla chrysoscelis Cope, 1880) use the sounds of a chorus to locate breeding aggregations in the absence of other sensory cues. Females of both species approached speakers broadcasting recordings of a chorus made from distances of 0, 20, and 40 m, but not from distances of 80 and 160 m. Female toads also exhibited phonotaxis to a completely artificial chorus sound, but female gray treefrogs did not. We found little evidence to suggest that female American toads and Cope’s gray treefrogs differed substantially in their responses to natural chorus sounds despite potential differences in the predictability and duration of breeding seasons in these two species. Our results suggest that the inadvertent social information of a chorus could be used over short distances to locate breeding aggregations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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