Local and range-wide distribution of song types suggest Ovenbirds (Seiurus aurocapilla) have song neighborhoods but not macro-dialects
Notice bibliographique
Résumé
The song systems of oscine passerines (songbirds) are complex and diverse. Because songs are used for both mate attraction and territory defense and are therefore important signals for survival and reproduction, comprehensive knowledge of within and among species song structure and distribution is informative for understanding the evolution of song repertoires and vocal behaviour. In this study, we explored variation in the song structure of the Ovenbird (Seiurus aurocapilla), a widespread warbler (Family Parulidae) found in North American forests. We analyzed recordings from the 2021 breeding season to assess song type variation at a local (n = 158 birds; Sault Ste. Marie, ON) and breeding range scale (n = 512 birds; eBird). We characterized the local song types and tested whether Ovenbirds share song types with their neighbors more often than expected by chance. We then characterized song types of Ovenbirds across the breeding range to determine whether any geographic pattern of song clustering exists (i.e., macro-dialects). We found 10 distinct song types and some evidence for song type clustering at the local study site (i.e., song neighborhoods). We found 7 of those 10 song types throughout the breeding range and identified an additional 24 types that were not recorded in our local population. We found no evidence for song dialects across the Ovenbird breeding range. This study contributes to our understanding of Ovenbird song while simultaneously adding to our understanding of geographic structuring of warbler repertoires. Our work contributes to delineating a more comprehensive understanding of factors affecting dialect development for this diverse group of songbirds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».