Call Usage Learning by a Beluga (Delphinapterus leucas) in a Categorical Matching Task
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The ability to modify the structure and context of vocalizations through learning plays a key role in the social interactions of many species. The investigation of categorical matching, an aspect of contextual vocal learning, is the first step toward determining how contextual learning plays a role in the use, comprehension, and categorization of sounds in the wild. To this end, we conducted a study at the Vancouver Aquarium to test the ability of a juvenile female beluga, Qila, to respond to playbacks of two types of in-air beluga calls with vocalizations that matched the category of call played (a scream, which is a vocalization type shaped over time with reinforcement and not part of this species'natural repertoire, and a pulse-train, a natural call category). We first tested Qila with random sequences of the same version of the two vocalizations with which she had been trained. Her overall success in matching all playback stimuli was above chance but not statistically so (66%). She had more difficulty matching screams (54% success) than pulse trains (80% success). We next played random sequences of six novel pulse-trains and seven novel screams, which Qila had not been trained with. She responded correctly to the set of novel stimuli of both call types in 64% of the trials, a success rate that did not differ statistically from chance. Again, she had more difficulty matching screams (55% success), relative to pulse trains (74% success). These results indicate that Qila successfully matched only pulse trains, the class that is part of this species’ natural repertoire. Her poor performance on matching screams might be partly explained by a difficulty to perceive categorically a signal that lacks a function in the natural repertoire of belugas.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle