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Enregistrement W2804322158 · doi:10.1098/rsos.172168

Noisy anthropogenic infrastructure interferes with alarm responses in Savannah sparrows ( <i>Passerculus sandwichensis</i> )

2018· article· en· W2804322158 sur OpenAlexafffund
Bridget Antze, Nicola Koper

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCenovus Energy
Mots-clésALARMSparrowEnvironmental scienceEcologyGeographyBiologyEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many birds rely on anti-predator communication to protect their nests; however, anthropogenic noise from industrial activities such as oil and gas development may disrupt acoustic communication. Here, we conducted acoustic playback experiments to determine whether Savannah sparrows ( Passerculus sandwichensis ) responded to conspecific alarm calls by delaying feeding visits, and whether this response was impaired by noise-producing natural gas compressor stations, generator- or grid-powered screw pump oil wells, and noise amplitude. We played alarm calls, and, as a control, western meadowlark songs, to Savannah sparrows as they approached their nests to feed their nestlings, and measured feeding latency. The greatest impacts on behaviour were detected at the noisiest treatment, compressor stations; feeding latency was shortened here compared with control sites, which may expose nests to greater predation risk. As noise amplitudes increased, Savannah sparrows took longer to feed following meadowlark playbacks, perhaps because noise interfered with interpretation of acoustic cues. The effects of compressor stations on anti-predator behaviour may be best explained by the distracting effects of anthropogenic noise, while increases in feeding latency following meadowlark playbacks may be explained by a heightened response threshold caused by acoustic masking. Industrial infrastructure can influence the reproductive success of wildlife through its impact on perception and interpretation of conspecific signals, but these effects are complex.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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