MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4245662397 · doi:10.1242/jeb.057315

BATS LOCATE FLUTTERING INSECTS WITH ECHOLOCATION

2011· article· en· W4245662397 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationBiologyCommunicationZoologyNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the course of evolution, bats have developed two different echolocation strategies. Some species emit single calls and wait for the reflection (echo) to return before calling again; otherwise, they could not hear the echoes above their loud calls. They are low duty cycle or intermittent echolocators. However, other species call more continuously. Brock Fenton from University of Western Ontario, Canada, explains that bats that have opted for this Doppler radar-like (high duty cycle) strategy can distinguish between their calls and weak echoes arriving at the same time because the echoes have changed frequency (pitch). This is due to the Doppler effect, where sound waves emitted by a bat flying toward an object become compressed, raising the frequency of the reflection and allowing the bats to distinguish between their own cries and the returning higher pitched reflection.As well as allowing bats to call continually, this shift in frequency could also help bats to detect fluttering targets: specifically, tasty moths and insects. Fenton explains that a target's fluttering wings could modify the returning echo so that the pitch oscillates up and down like a wailing siren, allowing the bat to pick out a fluttering target against the background of single-toned reflections generated by static objects such as leaves. However, no one had tested whether bats that evolved continual radar-like echolocation can detect fluttering targets against cluttered vegetation. So, Brock Fenton and student Louis Lazure set out to test whether radar-like bats are better at trapping fluttering targets in vegetation than intermittent callers (p. 1131).Requiring a reliable source of flutter to test the bats' responses, the pair built a robot by attaching a piece of masking tape to a wire and spinning the wire to simulate an insect's fluttering wings. Then they tested the robot, affectionately dubbed Robo-moth, by playing simulated bat cries to it while it fluttered at different rates, and recording the reflections to make sure that a bat could detect the robot's echoes. Then Lazure travelled to Taiwan to try Robo-moth out with real bats. Locating Robo-moth in forests that they knew were heavily used by foraging bats, Lazure recorded the echolocation cries of inbound bats and filmed their responses to the fluttering fake.Over 23 nights, Lazure recorded 2727 passing bats and identified that 2382 of them were radar-like echolocators while the rest used intermittent echolocation calls. Of the 446 bats that reacted to Robo-moth and tried to attack, 442 were radar-like echolocating bats: lesser horseshoe bats, great roundleaf bats and woolly horseshoe bats. They also noticed that the horseshoe bats seemed more sensitive to the siren-like echoes than the great roundleaf bats.So, radar-like echolocating bats are better at detecting fluttering prey in cluttered forests than intermittent echolocators and Fenton suspects that the radar-like bats have a better chance of capturing their prey because they continually monitor their victim's progress.Repeating the experiments in Belize – one of the homes of the only radar-like echolocating bat (Parnell's moustached bat) in the Americas – the duo recorded five Parnell's moustached bats and 370 intermittent echolocating species flying past Robo-moth. According to Fenton, the Parnell's moustached bats attacked Robo-moth as often as the Taiwanese radar-like echolocators; however, he was surprised that four intermittent echolocators – woolly bats and tube-nosed bats in Taiwan and two other species of moustached bats in Belize – also succeeded in attacking Robo-moth. Fenton suspects that these bats may be evolutionary intermediates that could help us understand why bats evolved this radar-like strategy for detecting prey in forests.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Biology→Même sujetBat Biology and Ecology Studies→Travaux en français237 207→