Neighbors affect vocal behavior of tropical wrens: a multispeaker density-manipulation experiment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For territorial animals, the behavior of conspecific neighbors sets the social context of communication. Despite numerous investigations of vocalizations related to territory defense and mate attraction, the effect of neighbor density on animal vocal behavior has received little attention, particularly in tropical animals and animals where both sexes produce complex acoustic signals. In this study, we used an innovative multispeaker playback experiment to manipulate the apparent density of neighbors in rufous-and-white wrens, Thryophilus rufalbus, living in Costa Rica’s tropical dry forest. In this tropical songbird, both males and females defend year-round territories and sing complex, learned songs for territory defense. We recorded the singing behavior of 24 subjects (12 pairs), and then we used an array of 6 loudspeakers to simulate the presence of 6 new territorial neighbors (3 simulated pairs) outside each subject pair’s breeding territory. The stimuli persisted for 3 consecutive days, with both male and female songs broadcast at a natural rate from dawn to dusk. We found that the mean male song rate increased by almost 50% in response to the simulated increase in local density. Females showed less frequent song-type switching rates following the simulated increase in local density, although it was a marginal increase. These findings reveal that male and female songbirds’ vocal behavior varies with the local density of territorial neighbors. We conclude that birds are sensitive to acoustic signals of conspecific density arising from sounds beyond their territory boundaries, and that they use this public information to guide their vocal behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».