The Evolution of Animal Communication: Reliability and Deception in Signaling Systems. William A. Searcy and S. Nowicki
Notice bibliographique
Résumé
Princeton, NJ: Princeton University Press, 2005. 288 pp. ISBN 0-691-07095-4. Are communicating animals straight-talkers or con-men? That is, when a gazelle stots, a songbird sings, or a mantis shrimp displays its weapons, are they sending a truthful signal to the receiver or trying to pull a fast one? The answer, like answers to most questions in biology, is that it depends. And it is how it depends that is the topic of Searcy and Nowicki's excellent treatise on animal communication. This book continues the eminent Monographs in Behaviour and Ecology series in fine form. Over the years the pendulum has swung back and forth between views of animals as honest advertisers or deceitful manipulators, and the debates have sometimes been heated and polemic. For example, the concept of information content in a signal has swung from defining communication to being regarded as unnecessary for the study of communication. Searcy and Nowicki do a great job of both reviewing the history of these debates and in many cases providing reconciliation. One perennially controversial issue is whether song dialect regions in songbirds serve as indicators of genetic differences and could potentially lead to local adaptations. The authors review these studies well, pointing out how some debates have been essentially beside the point (patterns of genetic change, timing of song learning), and how other problems are more critical for the local adaptation hypothesis (lack of evidence for local adaptation, limited female dispersal). In this and other topics the authors do exactly what a good synthesis should: review the current data and provide future direction.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».