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Enregistrement W2168030343 · doi:10.1242/jeb.01528

Echolocation call intensity in the aerial hawking bat<i>Eptesicus bottae</i>(Vespertilionidae) studied using stereo videogrammetry

2005· article· en· W2168030343 sur OpenAlexaff
Marc W. Holderied, Carmi Korine, M. Brock Fenton, Stuart Parsons, Stuart Robson, Gareth Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationEptesicus fuscusHawkingAcousticsCommunicationPhysicsBiologyZoologyPsychologyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerial hawking bats use intense echolocation calls to search for insect prey. Their calls have evolved into the most intense airborne animal vocalisations. Yet our knowledge about call intensities in the field is restricted to a small number of species. We describe a novel stereo videogrammetry method used to study flight and echolocation behaviour, and to measure call source levels of the aerial hawking bat Eptesicus bottae (Vespertilionidae). Bats flew close to their predicted minimum power speed. Source level increased with call duration; the loudest call of E. bottae was at 133 dB peSPL. The calculated maximum detection distance for large flying objects (e.g. large prey, conspecifics) was up to 21 m. The corresponding maximum echo delay is almost exactly the duration of one wing beat in E. bottae and this also is its preferred pulse interval. These results, obtained by using videogrammetry to track bats in the field, corroborate earlier findings from other species from acoustic tracking methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations101
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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