Vocal plasticity in harbour seal pups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vocal plasticity can occur in response to environmental and biological factors, including conspecifics' vocalizations and noise. Pinnipeds are one of the few mammalian groups capable of vocal learning, and are therefore relevant to understanding the evolution of vocal plasticity in humans and other animals. Here, we investigate the vocal plasticity of harbour seals (Phoca vitulina), a species with vocal learning abilities observed in adulthood but not puppyhood. To evaluate early mammalian vocal development, we tested 1–3 weeks-old seal pups. We tailored noise playbacks to this species and age to induce seal pups to shift their fundamental frequency (f0), rather than adapt call amplitude or temporal characteristics. We exposed individual pups to low- and high-intensity bandpass-filtered noise, which spanned—and masked—their typical range of f0; simultaneously, we recorded pups' spontaneous calls. Unlike most mammals, pups modified their vocalizations by lowering their f0 in response to increased noise. This modulation was precise and adapted to the particular experimental manipulation of the noise condition. In addition, higher levels of noise induced less dispersion around the mean f0, suggesting that pups may have actively focused their phonatory efforts to target lower frequencies. Noise did not seem to affect call amplitude. However, one seal showed two characteristics of the Lombard effect known for human speech in noise: significant increase in call amplitude and flattening of spectral tilt. Our relatively low noise levels may have favoured f0 modulation while inhibiting amplitude adjustments. This lowering of f0 is unusual, as most animals commonly display no such f0 shift. Our data represent a relatively rare case in mammalian neonates, and have implications for the evolution of vocal plasticity and vocal learning across species, including humans. This article is part of the theme issue ‘Voice modulation: from origin and mechanism to social impact (Part I)’.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».