MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145013375 · doi:10.1093/icb/icl027

The Evolution of Animal Communication: Reliability and Deception in Signaling Systems. William A. Searcy and S. Nowicki

2006· article· en· W2145013375 sur OpenAlexaff
Scott A. MacDougall‐Shackleton

Notice bibliographique

RevueIntegrative and Comparative Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeceptionReliability (semiconductor)BiologyCognitive scienceCommunicationPsychologySocial psychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueIntegrative and Comparative BiologyMême sujetGene Regulatory Network AnalysisTravaux en français237 207