Biomechanics of the peafowl’s crest reveals frequencies tuned to social displays
Notice bibliographique
Résumé
Feathers act as vibrotactile sensors that can detect mechanical stimuli during avian flight and tactile navigation, suggesting that they may also detect stimuli during social displays. In this study, we present the first measurements of the biomechanical properties of the feather crests found on the heads of birds, with an emphasis on those from the Indian peafowl (Pavo cristatus). We show that in peafowl these crest feathers are coupled to filoplumes, small feathers known to function as mechanosensors. We also determined that airborne stimuli with the frequencies used during peafowl courtship and social displays couple efficiently via resonance to the vibrational response of their feather crests. Specifically, vibrational measurements showed that although different types of feathers have a wide range of fundamental resonant frequencies, peafowl crests are driven near-optimally by the shaking frequencies used by peacocks performing train-rattling displays. Peafowl crests were also driven to vibrate near resonance in a playback experiment that mimicked the effect of these mechanical sounds in the acoustic very near-field, reproducing the way peafowl displays are experienced at distances ≤ 1.5m in vivo. When peacock wing-shaking courtship behaviour was simulated in the laboratory, the resulting airflow excited measurable vibrations of crest feathers. These results demonstrate that peafowl crests have mechanical properties that allow them to respond to airborne stimuli at the frequencies typical of this species' social displays. This suggests a new hypothesis that mechanosensory stimuli could complement acoustic and visual perception and/or proprioception of social displays in peafowl and other bird species. We suggest behavioral studies to explore these ideas and their functional implications.
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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 ».