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Enregistrement W3013876948 · doi:10.1101/2020.03.28.013052

Introductory gestures before songbird vocal displays are shaped by learning and biological predispositions

2020· preprint· en· W3013876948 sur OpenAlexafffund
Shikha Kalra, Vishruta Yawatkar, Logan S. James, Jon T. Sakata, Raghav Rajan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensCentre for Research on Brain Language and MusicMcGill University
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndian Institute of Science Education and Research MohaliIndian Institute of Science Education and Research PuneInfosys FoundationDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésVocal learningSongbirdGestureSyllableDuration (music)Variation (astronomy)Natural (archaeology)CommunicationPsychologyTUTORSingingCognitive psychologyBiologyAcousticsComputer scienceSpeech recognitionArtificial intelligenceEcologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introductory gestures are present at the beginning of many animal displays. For example, lizards start their head-bobbing displays with introductory push-ups and animal vocal displays begin with introductory notes. Songbirds also begin their vocal displays by repeating introductory notes (INs) before producing their learned song and these INs are thought to reflect motor preparation. Between individuals of a given species, the acoustic structure of INs and the number of times INs are repeated before song varies considerably. While similar variation in songs between individuals is known to be a result of learning, whether INs are also learned remains poorly understood. Here, using natural and experimental tutoring with male zebra finches, we show that mean IN number and IN acoustic structure are learned from a tutor, independent of song learning. We also reveal biological predispositions in IN production; birds artificially tutored with songs lacking INs still repeated a short-duration syllable, thrice on average, before their songs. Overall, these results show that INs, just like elements in song, are shaped both by learning and biological predispositions and suggest multiple, independent, learning processes underlying the acquisition of complex vocal displays.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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