论文第一作者兼通讯作者、美国科罗拉多州立大学Michael A. Pardo和同事及合作者一起,利用机器学习方法分析了1986至2022年肯尼亚安波塞利国家公园,以及桑布鲁和水牛泉国家保护区的野生非洲雌象-后代群组的469次呼叫(“隆隆声”)录音。该机器学习模型能准确识别这些叫声中27.5%的被叫对象,这个比例比让模型听对照音频时的识别率更高。论文作者分析认为,象或许会用具有个体特异性的叫声呼唤对方,而不是通过模仿被叫对象发出的声音。
本次研究中,论文作者还对17头野生象播放了呼叫它们或是呼叫其他象的叫声录音,并比较它们对这些录音的反应。他们发现,相较于呼叫其他象的录音,象在听到呼叫它们的叫声录音后,靠近播放器的速度更快并更容易通过发声来回应,这说明象能听出呼喊它们的叫声。
论文作者总结指出,后续仍需进一步研究象使用类似名字叫声的具体场景,本项研究及理解或有助于揭示这些呼叫在人类和象中的起源。论文作者提供几段视频,对他们的研究成果进行科普展示。
吃瓜每日大赛北京时间6月10日夜间,施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-生态与演化》发表一篇动物学论文称,研究人员开展的一项新研究显示,野生非洲草原象或许会用类似名字的叫声打招呼,就像人类使用的名字那样,这种叫声似乎不会模仿被叫对象的声音。
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