Geographical Variation In Songs of A Suboscine Passerine, the Alder Flycatcher ( <i>Empidonax alnorum</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Although there is a large body of literature dealing with the nature of geographic variation in the songs of birds, few studies have examined such variation across the entire range of species of suboscine birds. We measured time and frequency characteristics of songs of Alder Flycatchers (Empidonax alnorum) from six regions spanning almost the entire range of the species, from Alaska to Maine. Both univariate and multivariate analyses demonstrated significant differences in song characteristics among regions, and discriminant function analysis classified 69% of songs to the correct region. We found no relationship between geographic separation and magnitude of difference in songs among regions—songs of birds from some widely-separated regions were more similar than they were to songs of birds from neighboring regions. We argue that these regional differences have a genetic basis, but the pattern of variation does not appear to be consistent with a simple “isolation by distance” model. The variation may reflect differing adaptation to optimize acoustic transmission in varying habitats across the range. However, more detailed studies, including examination of genetic variation among populations, are required to test such suggestions rigorously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».