Experimental exposure to urban and pink noise affects brain development and song learning in zebra finches ( <i>Taenopygia guttata</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Recently, numerous studies have observed changes in bird vocalizations-especially song-in urban habitats. These changes are often interpreted as adaptive, since they increase the active space of the signal in its environment. However, the proximate mechanisms driving cross-generational changes in song are still unknown. We performed a captive experiment to identify whether noise experienced during development affects song learning and the development of song-control brain regions. Zebra finches (Taeniopygia guttata) were bred while exposed, or not exposed, to recorded traffic urban noise (Study 1) or pink noise (Study 2). We recorded the songs of male offspring and compared these to fathers' songs. We also measured baseline corticosterone and measured the size of song-control brain regions when the males reached adulthood (Study 1 only). While male zebra finches tended to copy syllables accurately from tutors regardless of noise environment, syntax (the ordering of syllables within songs) was incorrectly copied affected by juveniles exposed to noise. Noise did not affect baseline corticosterone, but did affect the size of brain regions associated with song learning: these regions were smaller in males that had been had been exposed to recorded traffic urban noise in early development. These findings provide a possible mechanism by which noise affects behaviour, leading to potential population differences between wild animals occupying noisier urban environments compared with those in quieter habitats.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».