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Enregistrement W4411451284 · doi:10.1016/j.isci.2025.112789

Temporal organization of song modulates vocal learning

2025· article· en· W4411451284 sur OpenAlexafffund
Logan S. James, Olivia Ruge, Jon T. Sakata

Notice bibliographique

RevueiScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCentre for Research on Brain Language and MusicMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Museum of Natural HistorySmithsonian InstitutionUniversities Space Research AssociationCentre for Research on Brain, Language and MusicFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésVocal learningNeuroscienceCognitive scienceCommunicationChemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species-typical behaviors are organized into species-typical patterns, and stimuli that deviate from these patterns often lead to diminished responses. Zebra finches produce songs that are learned during development and that consist of acoustic elements (syllables) arranged into stereotyped sequences with stereotyped timing. However, how deviations away from species-typical stereotypy in sequencing and timing modulate vocal learning remains unknown. Starting at different ages in development, we tutored 123 zebra finches with stimuli that varied in the stereotypy of syllable sequencing and timing. Juveniles tutored with temporally variable stimuli imitated the acoustic structure of syllables as well as juveniles tutored with temporally stereotyped songs. Additionally, while the acquisition of song decreased over development, we found some evidence that variability in sequencing and timing attenuated developmental declines in learning. These data motivate future investigations into the degree to which temporal patterning modulate the learning of other behaviors, even highly stereotyped behaviors.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,121

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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