Heterospecific discrimination of Poecile vocalizations by zebra finches (Taeniopygia guttata).
Notice bibliographique
Résumé
Previous perceptual research with black-capped and mountain chickadees has demonstrated that the D note of the namesake chick-a-dee call controlled species-based discrimination compared to other note types in this call. In the current experiment, we sought to determine whether discrimination performance of the chickadees was controlled by stimulus-specific properties or due to learning through experience. To accomplish this, we tested zebra finches, a songbird species that is distantly related to chickadees, and also unfamiliar with black-capped and mountain chickadee vocalizations, on the same species-based discrimination on which black-capped and mountain chickadees were previously trained. We found that zebra finches learned the discrimination in the fewest number of trials with the D note, compared to other note types (i.e., the A, B, and C notes). In addition, we compared the current results to earlier work and found that zebra finches learned the discrimination in fewer trials compared to black-capped chickadees, and, across all species, males learned the discrimination in fewer trials than females. We discuss the roles that acoustic complexity and learning play in classification of the three species of songbirds tested. More generally, these results point to the benefits derived from testing members of each sex in species that vary in their natural history, vocal output, and phylogenetic relatedness as a means to uncover the mechanisms underlying acoustic communication. (PsycINFO Database Record (c) 2013 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».