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Enregistrement W99773799

Cooperative Defence in Duet Singing Birds

2005· article· en· W99773799 sur OpenAlexaff
David M. Logue

Notice bibliographique

RevueSmithsonian Digital Repository (Smithsonian Institution) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingingCommunicationPsychologyEcologyAdaptation (eye)Social psychologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many species of birds, pair mates sing duet songs. It has been hypothesized that coordinated singing is an adaptation to mediate conflict with rivals that would usurp territory or replace one of the pair mates. Duets should be more effective than solo songs at deterring rivals if duet songs signal that pair mates will defend cooperatively. While it has been argued that cooperative defence is incompatible with males pursuing their own fitness interests, counter arguments suggest several conditions in which cooperation may benefit both males and females. Data from observational studies of duetting birds provide some evidence of cooperative defence, but more quantitative studies are needed. Experimental removals of one pair mate have failed to demonstrate that being paired reduces the risk of territory loss. These experiments, however, have not been conducted over the relevant time scales and appear prone to Type II error. A meta-analysis of 19 song playback and decoy presentation experiments reveals that duetting species are significantly more cooperative (i.e. respond with a weaker same-sex bias) than nonduetting species. In summary, empirical evidence supports the hypothesis that duetting pair mates defend their territories and/or one another cooperatively, but fails to link cooperative defence to fitness benefits. KEY-WORDS: cooperation, sex roles, duetting, antiphonal song, tropical birds

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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