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Record W7115038771

Multimodal individual recognition in zebra finch (Taeniopygia castanotis) females

2025· dissertation· en· W7115038771 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicAnimal Vocal Communication and Behavior
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityCentre for Research on Brain, Language and MusicNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
KeywordsZebra finchZEBRA (computer)Identification (biology)Finch
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La reconnaissance d’autrui est une compétence importante pour les animaux sociaux. En effet, ces animaux utilisent cette capacité afin d’identifier d’autres membres de la même espèce, leur permettant ainsi de reconnaître les membres de leur groupe social et d’identifier ceux avec qui il existe un lien privilégié, comme son partenaire. Les espèces socialement monogames, comme les diamant mandarins, forment des liens de couple à vie avec une seul autre individu. Cependant, nous savons peu de choses sur les processus neuronaux qui sous-tendent la reconnaissance du partenaire. Dans cette thèse, nous avons investigué les corrélats neuraux et comportementaux associés à la faculté de reconnaissance d’individus chez les diamants mandarins femelles. Bien que les femelles forment des liens du long durée avec un partenaire mâle et démontrent des préférences pour la chanson de leur partenaire après tout juste deux semaines de cohabitation, on ne sait que très peu de choses sur l’apport d’informations visuelles et auditives sur la reconnaissance de leur partenaire. Nous avons utilisé des approches histologiques afin d’effectuer la recherche de régions cérébrales qui sous-tendent la reconnaissance auditive du partenaire, et nous avons trouvé que des facteurs développementaux altèrent la magnitude de la réponse neurale au partenaire. Ensuite, nous avons développé un test comportemental pour investiguer si multiples signaux sensoriels peuvent interagir afin de permettre la reconnaissance dudit partenaire. De façon consistante avec la littérature scientifique actuelle à propos de cette faculté dans d’autres espèces, nous avons trouvé que les diamants mandarins altèrent leur comportement lorsqu’ils sont présentés avec des stimuli auditifs et visuels discordants (i.e. qui ne proviennent pas du même individu). Enfin, nous avons utilisé la photométrie à fibres pour examiner si les régions impliquées dans la reconnaissance auditive sont aussi modulées, voire activées, lors de la reconnaissance d’autrui sur une base visuelle. Nos résultats indiquent que, bien qu’il y ait un changement dans l’activité de ces aires lors de la reconnaissance d’autrui à base d’informations auditives en fonction de l’identité de l’individu à reconnaitre, l’information visuelle n’avait qu’un impact marginal sur ladite activité. Dans son ensemble, cette thèse suggère que les diamants mandarins sont capable d’identifier une individuelle à travers de multiples modalités sensorielles, et que cette distinction individuelle est clairement présente dans une aire de traitement auditive secondaire. Cependant, l’interaction entre différentes modalités sensorielles afin de construire une perception d’un autre individu prendrait plutôt place dans une autre région du cerveau que de futurs travaux de recherche devront identifier

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
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