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Enregistrement W4399584470 · doi:10.1007/s00265-024-03485-0

Birds do not use social learning of landmarks to locate favorable nest sites

2024· article· en· W4399584470 sur OpenAlexaff
Tore Slagsvold, Karen L. Wiebe

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology and Sociobiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversitetet i Oslo
Mots-clésNest (protein structural motif)CyanistesFicedulaParusAnimal ecologyBiologyAvian clutch sizeNest boxEcologyZoologyPredationReproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Experiments since the classic studies of Niko Tinbergen have provided evidence that animals use visual landmarks to navigate. We tested whether birds use visual landmarks to relocate their nest sites by presenting two species of cavity nesting birds with a dyad of nest boxes with different white markings around the entrance, a circle or a triangle. When the two boxes were erected in close proximity on the same tree, pied flycatchers Ficedula hypoleuca and blue tits Cyanistes caeruleus confused the entrance of their nest both when the boxes had different external markings and when they were unmarked. Most females added nest material to both boxes of a dyad and one third of the flycatchers laid eggs in both boxes although a female can only incubate the eggs in one nest at a time. Thus, the birds did not use external markings around cavity entrances for orientation. We also tried to replicate a previous study purporting to show that migratory birds use social learning of the external appearance of nests from other species. However, pied flycatchers did not choose boxes with the same painted markings as those applied to nests of resident great tits Parus major which were judged to be high quality “demonstrators” from their large clutch sizes. We argue that conclusions from previous studies on social learning based on external markings as landmarks on nest cavities in birds need to be reconsidered.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,558

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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