Territorial black-capped chickadee males respond faster to high- than to low-frequency songs in experimentally elevated noise conditions
Notice bibliographique
Résumé
This is the data for the manuscript: Territorial black-capped chickadee males respond faster to high- than to low-frequency songs in experimentally elevated noise conditions Metadata as follows: Each row corresponds to a single playback trial. Two rows constitutes a paired playback dyad. ID - ID of focal male region - region where playback was performed (van = Vancouver; kel = Kelowna; que = Quesnel; prg = Prince George) hab - Urbanization index (see LaZerte et al. 2017 DOI: 10.1007/s11252-017-0652-7) spl - Sound Pressure level in dB(Z) measured after each trial spl_scale - SPL centered around zero treatment - Contrast category including playback order and stimulus type pb_freq_c - Which stimulus type was presented (Categorical frequency) pb_order - Order of stimuli presentation pb_freq - Dominant frequency of bee-note in stimulus in kHz pb_file - File name of the playback stimulus start_dist - Starting distance in meters of the focal male first_rxn - Response, latency to first response PC1_dist - Response, PC1 Approach and stay close PC2_song - Response, PC2 Sing more time_0_10 - Contribution to PCs, Time spent < 10m from speaker time_10_20 - Contribution to PCs, Time spent between 10 and 20m from speaker time_20_100 - Contribution to PCs, Time spent > 20m from speaker latency_dist_min - Contribution to PCs, Latency (s) to minimum distance from speaker dist_min - Contribution to PCs, Minimum distance from speaker total_song - Contribution to PCs, Total songs sung during trial
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».