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Enregistrement W2510068312

Interaction between learned and naturally selected features in the design of killer whale calls and their functions

2016· article· en· W2510068312 sur OpenAlexvenueno aff
Harald Yurk

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyWhalePredationClanEcologySocial learningForagingEvolutionary biologyCommunicationGeographyPsychologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All cetaceans, and particularly all dolphins, rely heavily on acoustic signalling to survive and reproduce. The killer whale or orca is the largest dolphin and occurs in all ocean basins. Killer whales produce stereotyped calls with complex temporal and frequency structure that allow spectrographic distinction into different call components. Call components differ in directionality and attenuation and may be used to synchronize travelling and foraging behaviours by allowing recognition of whales at great distances and identification of the direction of approaching and moving senders. Killer whale communities or populations that avoid social contact may still occupy the same areas (sympatry). Members of these populations are distinguishable by ecological and social differences such as are prey preferences (fish versus mammals) and social behaviours. Mutually unintelligible call repertoires seemingly are drivers for social segregation. Calls appear to be learned traits transmitted from parent generation to offspring generation in stable matrilineal groups which form the basis of all well studied populations. This preference for social learning is the basis for stable long lasting vocal traditions or dialects and may also influence other stable behaviours such as prey preferences. The stability of dialects can be traced through the observation of acoustic divergence among groups: high dialect similarity among socializing and closely related groups diminishes with social and genetic distance leading to diverse and discrete call dialects among interbreeding clans and among non socializing, non-interbreeding communities. This pattern of selective social learning appears to be the root cause for distinct dialects which allows mate selection to avoid inbreeding and fosters cooperation among clan and community members while it also maintains social segregation and genetic isolation between non-cooperating mammal eating and fish eating populations. It is possible that call structure design together with call dialects allow killer whales to be highly efficient foragers living in tight knit genetically viable social communities at higher densities in a given area than would be possible without ecological segregation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2016
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