Broadening the perspective on the acoustic masking effect: a response to comments on Roca et al.
Notice bibliographique
Résumé
We are grateful for the thoughtful and pertinent commentaries ( Brumm and Bee 2016 ; Radford 2016 ; Wong and Lowry 2016 ) on our recent analysis of bird and anuran frequency shifts in response to anthropic noise ( Roca et al. 2016 ). We agree with commentators on several highlighted points. First, there is a shortfall of information regarding the effect of anthropic noise masking on acoustic signals produced by animal groups other than birds (i.e., anurans, insects, mammals, and fishes), as well as on nonsexually selected signals (e.g., parental care, alarm calls). Second, beyond studying vocal adjustment mechanisms traditionally invoked to overcome the acoustic mask, research needs to evaluate the potential loss of signal integrity and species fitness implications. This may be achieved by investigating the magnitude of the masking effect on receivers and their strategies to overcome it. Third, there are some problems with the methodology used in several studies. We already acknowledge the lack of consistency in the traits investigated and included in earlier articles. As Brumm and Bee (2016) pointed out, it is important to ensure the reliability and comparability of methodologies, such as those used to measure spectral features. Moreover, specific effort should be devoted to characterize the noise intensity threshold at which different animal species experience noise deterrence effects.
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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 | 0,029 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,077 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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 ».