INDIVIDUAL VARIATION AND LEK-BASED VOCAL DISTINCTIVENESS IN SONGS OF THE SCREAMING PIHA (<i>LIPAUGUS VOCIFERANS</i>), A SUBOSCINE SONGBIRD
Notice bibliographique
Résumé
One long-standing ornithological paradigm holds that song learning in oscine songbirds has a cultural component, whereas suboscine songbirds inherit songs genetically. Recent studies reveal that suboscine song may be more variable and complex than previously realized. Several suboscine species show marked individual variation in their songs—variation that may play a role in individual recognition and neighbor–stranger discrimination—and a few suboscine species show indications of song learning. We investigated individual variation in the vocalizations of a suboscine passerine, the Screaming Piha (Lipaugus vociferans), from recordings of 26 males at four lek sites along the Tambopata River in Peru. Male Screaming Piha songs consist of quiet introductory syllables followed by two explosively loud syllables that sound like an emphatic pee haw. We used three complementary methods to examine variation in song characteristics. Spectrogram cross-correlation revealed significant consistency within individual males and variability among males. Analysis of fine structural characteristics revealed that all measured song features were significantly less variable within individuals than among individuals. Canonical discriminant analysis based on these 13 song features correctly classified 93.2% of songs by individual and 76.4% of songs by lek site. Our results indicate that there is sufficient consistency in song features within males and sufficient variation among males for identification of individuals on the basis of songs and, to a lesser extent, that song features vary with the lek site of the singer. We conclude that Screaming Pihas sing songs that are individually distinctive and bear a lek signature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».