Introductory gestures before songbird vocal displays are shaped by learning and biological predispositions
Notice bibliographique
Résumé
Numerous animal displays begin with introductory gestures. For example, lizards start their head-bobbing displays with introductory push-ups, and many songbirds begin their vocal displays by repeating introductory notes (INs) before producing their learned song. Among songbirds, the acoustic structure and the number of INs produced before song vary considerably between individuals in a species. While similar variation in songs between individuals is a result of learning, whether variations in INs are also due to learning 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. Interestingly, IN properties and how well INs were learned, were not correlated with the accuracy of song imitation and only weakly correlated with some features of songs that followed. Finally, birds artificially tutored with songs lacking INs still repeated vocalizations that resembled INs, before their songs, suggesting biological predispositions in IN production. These results demonstrate that INs, just like song elements, are shaped both by learning and biological predispositions. More generally, our results suggest mechanisms for generating variation in introductory gestures between individuals while still maintaining the species-specific structure of complex displays like birdsong.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».