Acoustic signalling in Savannah Sparrows, Passerculus sandwichensis: Diel and seasonal variation, male-male vocal interactions, and responses to playback
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I examine the function of acoustic signals in Savannah Sparrows, Passerculus)sandwichensis, by analyzing temporal variation in vocal activity, and by conducting a playback experiment. In my first data chapter, I analyze longUterm acoustic recordings to study diel and seasonal variation in vocal activity of Savannah Sparrows. I show that singing activity of male Savannah Sparrows varies with time of day, time of year, and breeding stage. Males exhibit the highest level of song output in May, upon arrival on the breeding grounds, and the lowest level in August, before departure from the breeding grounds. Song output peaks in the early morning, consistent with dawn chorus behaviour, but this pattern is common only prior to pairing; after pairing the dawn chorus is reduced and male song output peaks in the evening, consistent with dusk chorus behaviour. These patterns suggest that dawn choruses serve a territorial function whereas dusk choruses serve a femaleUrelated function in Savannah Sparrows. In my second data chapter, I present the results of a playback experiment designed to test whether Savannah Sparrows signal their intention to attack a rival male. I simulated an intruder using song playback and a taxidermic model, and explored which behaviors were associated with physical attack. Savannah Sparrows produce soft songs and chip calls at significantly higher levels before attacking rivals, whereas three other measured behaviors (aggressive calls, wing waving, and passes over the model) do not predict attack. My research advances the field of animal communication and provides a foundation for future research on signal function and social interactions involving vocal signals.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».