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Enregistrement W2554857389 · doi:10.1121/1.4967369

Physical constraints of cultural evolution of dialects in killer whales

2016· article· en· W2554857389 sur OpenAlexaff
Olga A. Filatova, Filipa I. P. Samarra, Lance Barrett‐Lennard, Patrick J. O. Miller, John K. B. Ford, Harald Yurk, Craig O. Matkin, Erich Hoyt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaVancouver Aquarium
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésWhaleComponent (thermodynamics)Convergence (economics)Range (aeronautics)SituatedAcousticsEvolutionary biologyComputer scienceBiologyEcologyArtificial intelligencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Odontocete sounds are produced by two pairs of phonic lips situated in soft nares below the blowhole; the right pair is larger and is more likely to produce clicks, while the left pair is more likely to produce whistles. This has important implications for the cultural evolution of delphinid sounds: the greater the physical constraints, the greater the probability of random convergence. In this paper the authors examine the call structure of eight killer whale populations to identify structural constraints and to determine if they are consistent among all populations. Constraints were especially pronounced in two-voiced calls. In the calls of all eight populations, the lower component of two-voiced (biphonic) calls was typically centered below 4 kHz, while the upper component was typically above that value. The lower component of two-voiced calls had a narrower frequency range than single-voiced calls in all populations. This may be because some single-voiced calls are homologous to the lower component, while others are homologous to the higher component of two-voiced calls. Physical constraints on the call structure reduce the possible variation and increase the probability of random convergence, producing similar calls in different populations.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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