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Enregistrement W4251920660 · doi:10.1121/1.4806087

Reverberlocation in chickadees?

2013· article· en· W4251920660 sur OpenAlexaff
Eduardo Mercado, Matthew W. Wisniewski, Brittany McIntosh, Lauren M. Guillette, Christopher B. Sturdy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsSingingReverberationHuman echolocationEnergy (signal processing)Computer scienceMathematicsStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chickadee songs provide conspecifics with information about the locations of singers. Song amplitude, frequency, and reverberation all vary with distance, and it is thought that chickadees use such cues to estimate distance. The current study examined transmission of chickadee songs in an open field to assess whether other cues such as relative changes in inter-note timing or relative differences in spectral energy might also provide useful information about a singer’s location. Surprisingly, the difference between direct signal energy and reverberant spectral energy provided clear indications of how far a song had traveled. Preliminary analyses suggest that this cue may be robust to variations in source level, note duration, note frequency, and transmission loss. If chickadees use this cue to judge auditory distance, then this may explain why they maintain specific spectral ratios between the notes within their songs. Specifically, the spectral spacing of notes within songs appears to be directly related to chickadee auditory filter bandwidth. We describe ranging of a singing chickadee based on the spectral profile of its songs as reverberlocation (construed as an instance of passive echolocation) because it involves comparisons between a direct signal and echoes of a signal.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,109

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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