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Enregistrement W2892980774 · doi:10.1038/s41598-018-32931-z

Extensive Vibrational Characterisation and Long-Term Monitoring of Honeybee Dorso-Ventral Abdominal Vibration signals

2018· article· en· W2892980774 sur OpenAlexfundno aff
Michael-Thomas Ramsey, Martin Bencsik, Michael I. Newton

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésTerm (time)VibrationAnatomyBiologyZoologyComputer scienceNeuroscienceAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A very common honeybee signal is the dorso-ventral abdominal vibration (DVAV) signal, widely accepted as a modulatory signal meaning: "prepare for greater activity". In this study, using ultra-sensitive accelerometer technology embedded in the honeycomb, we visually confirm the one-to-one relationship between a DVAV signal being produced and the resulting accelerometer waveform, allowing the measurement of DVAV signals without relying on any visual inspection. We then demonstrate a novel method for the continuous in-situ non-invasive automated monitoring of this honeybee signal, not previously known to induce any vibration into the honeycomb, and most often inaudible to human hearing. We monitored a total of three hives in the UK and France, showing that the signal is very common, highly repeatable and occurs more frequently at night, exhibiting a distinct decrease in instances and increase in amplitude towards mid-afternoon. We also show an unprecedented increase in the cumulative amplitude of DVAV signals occurring in the hours preceding and following a primary swarm. We conclude that DVAV signals may have additional functions beyond solely being a foraging activation signal, and that the amplitude of the signal might be indicative of the switching of its purpose.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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