Uncovering the Calls of Data‐Deficient Masked Owls Using Morphology and Environmental Gradients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To test whether vocal characteristics of little‐known and ‘lost’ owl species can be inferred from environmentally driven morphological and vocal correlations, using the Australian Masked Owl ( Tyto novaehollandiae ) as a model system. Location Australasia. Taxon Australian Masked Owl ( T. novaehollandiae superspecies, Tytonidae). Methods We fit linear models to examine the relationship between environmental variables (latitude, temperature, elevation) and wing length for 196 Australian Masked Owl specimens. We also examined the relationship between these environmental variables and acoustic characteristics (call duration and mean dominant frequency) from 700 calls recorded via passive acoustic monitoring. These datasets were then integrated to predict vocalisations for the Papuo‐Moluccan taxa Tyto aurantia , Tyto manusi , Tyto sororcula and Tyto novaehollandiae calabyi . Results Wing length of Australian Masked Owls was greater in females than in males ( R 2 = 0.480, p < 0.001) and increased with cooler temperatures ( R 2 = 0.240, p < 0.001) and higher latitudes ( R 2 = 0.211, p < 0.001). Call duration decreased with decreasing latitude ( R 2 = 0.347, p = 0.013) and temperature ( R 2 = 0.347, p = 0.036). Mean dominant frequency increased at lower latitudes ( R 2 = 0.402, p < 0.001) and warmer temperatures ( R 2 = 0.391, p < 0.001) and decreased with elevation ( R 2 = 0.429, p = 0.032). Main Conclusions Environmental factors influencing morphology correlate with vocal traits, enabling predictions for species lacking reference calls. By correlating small datasets of data‐deficient species with larger datasets from better‐known relatives, our approach provides insights into the expected vocalisations of ‘lost’ Papuo‐Moluccan masked owls, challenges taxonomic boundaries, and offers a broadly applicable framework for biogeographic and taxonomic inference.
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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 ».