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Enregistrement W2900391001 · doi:10.1139/cjz-2018-0190

The underwater vocal complexity of seals (Phocidae) is not related to their phylogeny

2018· article· en· W2900391001 sur OpenAlexaffvenue
John M. Terhune

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSociety for Marine Mammalogy
Mots-clésBiologyPhylogeneticsRhythmWaveformEvolutionary biologyUnderwaterEcologyZoologyCommunicationAcousticsComputer scienceGeneticsPsychologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Closely related mammalian species often make similar vocalizations, but this is not so with the underwater calls of the true seals. Some seal species have diverse underwater vocal repertoires, whereas others only make pulsed calls. Vocal complexity scores of underwater calls of 13 seal species were compared with their phylogeny and life-history traits. Waveform types, repertoire sizes, repetition and rhythm patterns, and frequency and duration measures (15 attributes, scaled 0 to 1) were summed to give a vocal complexity score. The lowest complexity group use low frequency, burst pulse or irregular waveforms and have small repertoires. The intermediate group have both sinusoidal and noisy waveforms, songs, and a single rhythm pattern in repeated element calls. The most complex group have large repertoires, sinusoidal and noisy waveforms, songs, and two or more rhythm patterns in repeated element calls. There is no evidence of a relationship between phylogeny and vocal complexity. The low vocal complexity species are serially monogamous, do not form breeding groups, breed on beaches or pack ice, and are subject to higher predation risk. Species with higher vocal complexity are promiscuous or polygamous, form breeding groups on pack or landfast ice, and have a lower predation risk.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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