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Enregistrement W4200068661 · doi:10.1080/09524622.2021.2008495

Nestling European Starlings (<i>Sturnus vulgaris</i>) adjust their begging calls in noise

2021· article· en· W4200068661 sur OpenAlexafffund
Maheshi E. Dharmasiri, Colleen A. Barber, Andrew G. Horn

Notice bibliographique

RevueBioacoustics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensDalhousie UniversitySaint Mary's University
Organismes subventionnairesSaint Mary’s University
Mots-clésSturnusBeggingFledgePaternal careStarlingOffspringBiologyParent–offspring conflictTraffic noiseDemographyEcologyHatching

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic noise, so common in cities, continues to increase with urbanisation. It adversely affects avian species that rely on acoustic forms of communication. The negative impacts are further exacerbated when parent-offspring communication is considered, especially in species where young are entirely dependent on the care of their parents. Our first objective was to study the effects that loud traffic noise had on nestling begging calls in European Starlings, Sturnus vulgaris, an urban-thriving species. For our second objective, we examined how this noise impacted parental provisioning and nestling condition. We found that the minimum frequency of the begging calls was higher in nestlings within experimental broods (exposed to traffic-noise playback) compared to that of nestlings in the control broods (exposed only to ambient noise). Also, nestlings in experimental broods continued to beg at a higher minimum frequency but with a narrowed bandwidth after the playback was stopped. Parental provisioning rates did not differ between control and experimental broods, nor did fledging success, although nestlings in the experimental group were in poorer condition. Our findings suggest that urban thrivers are affected by increasing traffic noise but have the phenotypic flexibility to adapt at a young age to maintain critical parent-offspring communication.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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