MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366813874 · doi:10.1093/beheco/arad030

Vocal performance increases rapidly during the dawn chorus in Adelaide’s warbler (<i>Setophaga adelaidae</i>)

2023· article· en· W4366813874 sur OpenAlexafffund
Juleyska Vazquez‐Cardona, Tyler R. Bonnell, Peter C. Mower, Orlando J. Medina, Hester Jiskoot, David M. Logue

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Lethbridge
Mots-clésChorusSingingMorningBiologyAudiologyAcousticsLiteratureArtBotanyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many songbirds sing intensely during the early morning, resulting in a phenomenon known as the dawn chorus. We tested the hypothesis that male Adelaide’s warblers (Setophaga adelaidae) warm up their voices during the dawn chorus. If warming up the voice is one of the functions of the dawn chorus, we predicted that vocal performance would increase more rapidly during the dawn chorus compared to the rest of the morning and that high song rates during the dawn chorus period contribute to the increase in vocal performance. The performance metrics recovery time, voiced frequency modulation, and unvoiced frequency modulation were low when birds first began singing, increased rapidly during the dawn chorus, and then leveled off or gradually diminished after dawn. These changes are attributable to increasing performance within song types. Reduction in the duration of the silent gap between notes is the primary driver of improved performance during the dawn chorus. Simulations indicated that singing at a high rate during the dawn chorus period increases performance in two of the three performance measures (recovery time and unvoiced frequency modulation) relative to singing at a low rate during this period. These findings are consistent with the hypothesis that vocal warm-up is one benefit of participation in the dawn chorus.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,672

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral EcologyMême sujetAnimal Vocal Communication and BehaviorTravaux en français237 207