MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2988070028 · doi:10.7554/elife.05651.016

Author response: Range-dependent flexibility in the acoustic field of view of echolocating porpoises (Phocoena phocoena)

2015· peer-review· en· W2988070028 sur OpenAlexaff
Danuta Maria Wiśniewska, John M. Ratcliffe, Kristian Beedholm, Christian Bech Christensen, Mark Johnson, Jens C. Koblitz, Magnus Wahlberg, Peter T. Madsen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhocoenaFlexibility (engineering)PorpoiseRange (aeronautics)AcousticsField (mathematics)BiologyFisheryPhysicsComputer scienceEngineeringMathematicsAerospace engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bats and toothed whales such as porpoises have independently evolved the same solution for hunting prey when it is hard to see. Bats hunt in the dark with little light to allow them to see the insects they chase. Porpoises hunt in murky water where different ocean environments can quickly obscure fish from view. So, both bats and porpoises evolved to emit a beam of sound and then track their prey based on the echoes of that sound bouncing off the prey and other objects. This process is called echolocation. A narrow beam of sound can help a porpoise or bat track distant prey. But as either animal closes in on its prey such a narrow sound beam can be a disadvantage because prey can easily escape to one side. Scientists recently found that bats can widen their sound beam as they close in on prey by changing the frequency—or pitch—of the signal they emit or by adjusting how they open their mouth. Porpoises, by contrast, create their echolocation clicks by forcing air through a structure in their blowhole called the phonic lips. The sound is transmitted through a fatty structure on the front of their head known as the melon, which gives these animals their characteristic round-headed look, before being transmitted into the sea. Porpoises would also likely benefit from widening their echolocation beam as they approach prey, but it was not clear if and how they could do this. Wisniewska et al. used 48 tightly spaced underwater microphones to record the clicks emitted by three captive porpoises as they approached a target or a fish. This revealed that in the last stage of their approach, the porpoises could triple the area their sound beam covered, giving them a ‘wide angle view’ as they closed in. This widening of the sound beam occurred during a very rapid series of echolocation signals called a buzz, which porpoises and bats perform at the end of a pursuit. Unlike bats, porpoises are able to continue to change the width of their sound beam throughout the buzz. Wisniewska et al. also present a video that shows that the shape of the porpoise's melon changes rapidly during a buzz, which may explain the widening beam. Furthermore, images obtained using a technique called magnetic resonance imaging (MRI) revealed that a porpoise has a network of facial muscles that are capable of producing these beam-widening melon distortions. As both bats and porpoises have evolved the capability to adjust the width of their sound beam, this ability is likely to be crucial for hunting effectively using echolocation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2290,097

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→