Individual Discrimination Within, but Not Between, Two Vocalization Types of the Black‐Capped Chickadee
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many songbird species use individual vocal recognition in their social behaviors. Researchers commonly use individual discrimination tasks, such as operant conditioning Go/No‐go tasks, to assess individual vocal recognition. Several black‐capped chickadee ( Poecile atricapillus ) vocalizations contain individually distinct features which may be used for individual discrimination. However, not all such vocalizations have been tested for individual recognition with live birds. Additionally, cross vocalization generalization of learned individual discrimination has not been tested. Such generalizability would be advantageous for chickadees, as chickadees often communicate outside of visual contact and use vocal communication to guide their social interactions. Here we test whether black‐capped chickadees can discern individual identity of callers in black‐capped chickadee chick‐a‐dee calls. We also aim to answer whether chickadees can generalize learned individual discrimination using chick‐a‐dee calls to fee‐bee songs, and vice versa. Black‐capped chickadees were trained to discriminate several chick‐a‐dee calls or fee‐bee songs produced by one male and one female chickadee from those produced by a different male and female in an operant conditioning Go/No‐go experiment. We then tested for generalization across vocalization types by presenting birds with recordings from the same four individuals, this time of the opposing vocalization type. Chickadees were able to discriminate between individuals using either chick‐a‐dee calls or fee‐bee songs but were unable to generalize this learning to the opposing vocalization type. While our findings suggest that chickadees can employ individual discrimination within at least two vocalization types, the mechanism by which songs and calls are recognized as belonging to the same individual remains unclear. External contextual cues may play an important role in bridging identity information across those vocalization types.
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 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 ».