Mechanisms of call note-type perception in black-capped chickadees (Poecile atricapillus): Peak shift in a note-type continuum.
Notice bibliographique
Résumé
We report on operant conditioning and artificial neural network (ANN) simulations aimed at further elucidating mechanisms of black-capped chickadee chick-a-dee call note category perception. Specifically, we tested for differences in the speed of acquisition among different discrimination tasks and, in two selected discrimination groups, searched for evidence of peak shift. Earlier, unreported ANN data were instrumental in providing the motivation for the current set of studies with chickadees and are provided here. The ANNs revealed differences in the speed of learning among note-type discrimination groups that is related to the degree of perceptual similarity among the three note types tested (i.e., A, B, and C notes). In many respects, bird and network results were in agreement (i.e., in the observation of peak shift in the same group), but they also differed in important ways (i.e., all discrimination groups showed differences in speed of learning in simulations but not in chickadees). We suggest that the start, peak and end frequency of the chick-a portion of chick-a-dee call notes, which form a graded but overlapping continuum, may drive the peak shift observed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».