The effects of age on vocal mimicry in female superb lyrebirds
Notice bibliographique
Résumé
Avian vocal mimicry has typically been examined through the lens of sexual selection acting on males. However, the females of many bird species are accomplished vocal mimics; a fact that cannot be accounted for by traditional male‐centric explanations for vocal mimicry. Female superb lyrebirds Menura novaehollandiae mimic primarily during nest defence, whilst male lyrebirds mimic predominantly during sexual advertisement. Here we examined the relationship between female age and vocal mimicry using a dataset of nesting female lyrebirds, several of which were recorded over multiple years. The vocal mimicry produced by females was diverse, and individuals varied greatly in how often they mimicked and what models they mimicked; however, neither the propensity to mimic nor the number of model sounds was explained by female age. Nevertheless, older females were more likely to mimic predators than younger females. There are two main implications of these findings. First, age is unlikely to explain intra‐population variation in female mimetic repertoires. Second, females might fine‐tune their mimetic repertoires as they age and mimic only models that are most effective during nest defence, such as predators. We discuss what these results mean for our understanding of vocal mimicry and vocal learning in songbirds of both sexes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».