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Enregistrement W2153825369 · doi:10.1098/rspb.2008.0217

Social information trumps vegetation structure in breeding-site selection by a migrant songbird

2008· article· en· W2153825369 sur OpenAlexafffund
Matthew G. Betts, Adam S. Hadley, Nicholas L. Rodenhouse, Joseph J. Nocera

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNorthern Research StationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSongbirdSelection (genetic algorithm)Vegetation (pathology)GeographyEcologyComputer scienceBiologyArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To maximize fitness, organisms must assess and select suitable habitat. Early research studying birds suggested that organisms consider primarily vegetation structural cues in their habitat choices. We show that experimental exposure to singing in the post-breeding period provides a social cue that is used for habitat selection the following year by a migrant songbird, the black-throated blue warbler (Dendroica caerulescens). Our experimental social cues coerced individuals to adopt territories in areas of very poor habitat quality where individuals typically do not occur. This indicates that social information can override typical associations with vegetation structure. We demonstrate that a strong settlement response was elicited because post-breeding song at a site is highly correlated with reproductive success. These results constitute a previously undocumented, but highly parsimonious mechanism for the inadvertent transfer of reproductive (public) information from successful breeders to dispersers. We hypothesize that post-breeding song is a pervasive and reliable cue for species that communicate vocally, inhabit temporally autocorrelated environments, produce young asynchronously and/or abandon territories after reproductive failure.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations223
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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