JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Ergebnisse
Discussion
Offenlegungen
Acknowledgements
Materials
Referenzen
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Neurowissenschaften

Радиочастотная идентификация и Motion-чувствительный Видео Эффективно Автоматизация запись без награды электорального поведения шмелями

Published: November 15, 2014
doi:
10.3791/52033
,
1School of Psychology,University of Ottawa

Summary

This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees.

Abstract

Мы представляем два способа наблюдения шмель выбор поведения в закрытом тестировании пространстве. Первый способ состоит из радиочастотной идентификации (RFID) читателей, встроенных в искусственных цветов, которые отображают различные визуальные подсказки, и радиочастотных меток (т.е. пассивных транспондеров), приклеенных к грудной клетке шмеля работников. Новинка в нашем реализации является то, что читатели RFID встроены непосредственно в искусственных цветов, которые способен отображать несколько различных визуальных свойств, таких как цвет, тип рисунка, пространственной частоты (например, "занятость" картины), и симметрии (пространственной частоты и симметрия не манипулировали в этом эксперименте). Кроме того, эти визуальные изображения в сочетании с автоматизированными системами способны записывать без награды и неподготовленный поведение выбор. Второй способ состоит электорального поведения записи при искусственных цветов с использованием движения чувствительных видеокамер высокой четкости. Bumblebees имеют номерные теги приклеены к их thoraces для уникальной идентификации. Преимущество в этом осуществлении над RFID является то, что в дополнение к соблюдению поведение посадки, также можно наблюдать альтернативные меры, такие как предпочтение зависания и antennation. Оба метода автоматизации увеличить экспериментального контроля и внутреннего действительность, позволяя более широкомасштабных исследований, которые учитывают индивидуальные различия. Внешняя валидность также улучшенная потому пчелы могут свободно входить и выходить из среды тестирования без ограничений, таких как доступность научного сотрудника на месте. По сравнению с человеческой наблюдения в режиме реального времени, автоматизированные способы являются более экономически эффективным и, возможно, менее подверженным ошибкам.

Introduction

Ключевой проблемой в изучении невыученных поведение выбор шмелями и пчелами, что цветоводства наивно, неподготовленные работники не легко ввести тестирование пространство, где предпочтения могут быть измерены. В результате, многие исследователи опираются на менее идеальной техники: предварительно обучение работников, чтобы прокормить внутри испытательной пространстве от якобы нейтральных стимулов, исследователи сочтут, будет отличаться от экспериментальных стимулов. Тем не менее, недавние эксперименты показали, что стимулы, которые, как считалось, быть нейтральными (т.е. стимулы, которые не влияют на дальнейшее поведение выбор в испытательной сессии) повлияли предпочтения самым неожиданным образом 1. Автоматизированные системы, которые включают радиочастотной идентификации (RFID) 2 и движения чувствительных видеозаписи может предложить возможность решить эту проблему. Целью исследования была двоякой: (1) в первую очередь внести свой вклад в литературу по невыученных цветочных предпочтениях шмелями, (2) и во вторую очередь, чтобы евaluate две системы измерения выбор, как записано двумя различными автоматизированными устройствами записи.

Два автоматизированные системы 3 были реализованы в данном исследовании наблюдать невыученных поведение выбор: RFID и движения чувствительных видеозаписи. Два ключевых элементов обеих систем, что выборы не вознаграждены, и на дисплее различных визуальных подсказок можно манипулировать. Движение чувствительного видео (высокой четкости, записи в 1 резолюции МП) не только позволяет непрерывное наблюдение за свободно путешествующие работников в комнате полета, но имеет решающее значение для эффективного наблюдения относительно редких событий 4.

Исследование вопрос в эксперименте 1 относится к тому, как разные визуальные свойства взаимодействовать при отображении вместе. Это исследование стремится изучить относительную важность образов позиционирования по отношению к типу рисунка. Используя дизайн 2 х 2, радиальные (то есть, солнечных лучей) и концентрические (т.е. быка евы) Типы рисунков размещаются либо централизованно или по периферии на искусственный цветок (рисунок 1 для примеров стимулов). RFID считыватели, встроенные в этих специально разработанных искусственных цветов раздражители, и шмели получают RFID позволило теги, которые позволяют нам записывать каждую помеченную работника, который входит в искусственный цветок стимул. RFID наблюдения работает по механизму считывания (построен в искусственных цветов) посылающего сигналы на радиочастотах (13,56 МГц в данном случае), которые модулированного наличием пассивных меток. Читатель может обнаружить и записать эти сигнальные модуляций, которые слегка различаются по тегам позволяющих тегов уникальную идентификацию.

Вопросы эксперименте 2 являются втрое. Во-первых, это цветок-запись, если судить по RFID, и посадки, если судить по видеозаписям эквивалентные критерии выбора? Выбор измеряется в разных точках (посадки для видео, и запись цветок для RFID), которые могут перевести в различных мерпредпочтения. Во-вторых, то, что это эффект центральный против периферийного расположения? Не известно, является ли работники будут выбирать центральную картину, если были представлены комбинация, состоящая из двух радиальных моделей в разных положениях (рис 4б). В-третьих, то, что относительная важность позиции шаблона против типа образов? Иными словами, будет шмели приземлиться на моделях предпочтительного типа образов, или предпочтительного позиции шаблона? Пчелы могут предпочесть центрально-радиальной к периферийному-концентрической модели, но предпочтение может быть связано с типом рисунка или его центрального расположения. В этом эксперименте, две переменные были друг против друга 5 (рис 4в, г).

В эксперименте 2, мы использовали движения чувствительных видеозаписи на цветочных, как раздражители. Искусственные цветы были размещены внутри полета клетке, и движения чувствительных видеокамер высокой четкости были указал на эти цветы из Фронт и верхний. Более конкретно, два видеокамеры были расположены таким образом, чтобы захватить вид спереди каждого из двух раздражителей в пространстве тестирования. Дополнительным видеокамера была расположена между стимулами для записи зависания поведение сверху, и захватили поведение с обеих искусственных цветов. Шмели были определены с помощью цифровых меток, которые могут быть прочитаны на высокой четкости видео клипов. Зависание, наблюдались antennation и посадочные поведения.

Protocol

Уход Комитет животных из Университета Оттавы одобрил наш экспериментальный протокол, который очерчивает меры безопасности для персонала, работающего с пчелами. 1. Тестирование окружающей среды Подготовка Подготовка пустое пространство (изолированные комнаты, или металл-экран, покрытый полета клетку) 2 м х 2 м х 2 м. ПРИМЕЧАНИЕ: Если в комнате выбирается в качестве испытательного пространства, обеспечить, чтобы пчелы не могут убежать через окна, места под дверями и обменные воздуховодов. Добавить маленькие точки входа (например, отверстия ок. 2 см в диаметре) в полете клетке, где пчелы могут входить и выходить из испытаний пространство без препятствий. Разработка механизма для блокирования точек доступа, чтобы держать пчел из космоса испытание в периоды, зарезервированных для обслуживания и настройки оборудования. ПРИМЕЧАНИЕ: Мы использовали Bombus недотроги CRESSON работников. Подключите один или два колонии ящики для тестирования пространстве, используя разъем. Убедитесь, что мертвая пчела не может чтобы разъем. ПРИМЕЧАНИЕ: Здесь используются два типа подключения структуры: деревянный "мост" структуру с стекло верхней крышке, и сетка трубку. Они легко моются, и они обеспечивают сцепление для пчел. Поместите два искусственных держателей цветочных внутри испытательной пространстве. Поместите держатели цветок в центре тестирования пространстве, или прикрепить их к стене. Подключите "2K6 головы" RFID считыватель к верхней части цилиндрической части искусственного цветка, используя клейкую ленту (рисунок 1 для позиционирования). Используйте 1,2 м высокий деревянный стенд, к которому приложить искусственные цветы. ПРИМЕЧАНИЕ: В верхней части стенда должны оснащены механизмом крепления, где искусственные цветы можно подключить. Смотрите рисунок 2 для схематического рисунка Добавить высокочастотный (мин. 200 Гц) люминесцентные светильники адекватно осветить тестирования-пространство. Используйте высокочастотный электронный балласт, чтобы гарантировать, что LigHT мерцание выше визуальный мерцания слияния порога шмелей »6. ПРИМЕЧАНИЕ: Здесь, использовать 12 дневного люминесцентные лампы, которые производят около 1200 интенсивность Lux света для пространства 2 х 2 х 2 м. Рисунок 1. RFID Искусственные цветы Дизайн. Принципиальная схема RFID-включен искусственный цветок, используемой в эксперименте 1. читателя RFID отдыхал на вершине открытого цилиндра через центр цветка. Стимулов узоры и должности:. периферической концентрические, б. Центрально-концентрические, с. периферической радиальная и d. Центрально-радиальная. Эта цифра была изменена с Орбана и др. 11. <sЧонг> Рисунок 2. Стимул стойки дисплея. схему, показывающую конструкцию искусственного цветка стимула стенде, и клип вложений. Клип привязанность приклеивается к искусственным цветком и используется для быстрого подключения и отключения стимулы к и от раздражителей трибунах. Эта конфигурация была использована в видео эксперимента движения чувствительных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры. 2. Шмель колонии Подготовка По прибытии в продаже заказанных колоний, подключить коробку колонии в полете клетке. Предоставить пыльцу (собранную пчелами с различных растений) и сахар-вода (1: 1 по объему) вволю до начала сессий тестирования. Варить 1 л воды, и перемешивают в том же объеме сахара, чтобы создать Раствор сахара-воды. Купить пыльцу из пчеловод или коммерческий поставщиком шмелей колоний. Измельчить пыльцу с помощью ступки и пестика, и смешать с медом и водой (по мере необходимости), чтобы сделать его во влажную пасту. Как только начинается эксперимент, обеспечивают 15-40 мл сахарной водой (количество зависит от размера колонии) ежедневно. Продолжать обеспечивать пыльцы вволю. Отрегулируйте количество сахара-воды в соответствии с уровнями хранения в горшки меда. ПРИМЕЧАНИЕ: Поддержание уровня для хранения продуктов питания с низким дает стимул для работников покинуть гнездо искать больше пищи. Разрешить пчелы, чтобы войти в среду тестирования через разъем структуры, как описано на стадии 1.3. Примечание: Пчелы свободно перемещаться между гнездом и окружающей среды тестирования в течение всего эксперимента. 3. Подготовка к наблюдению по Радиочастотная идентификация Начало склеивания радиочастотных меток к грудной клетке рабочих, как только приходит колонии, и продолжают в течение всего эксперимента, а новой работыERS появляться. Клеить Техника Поместите все работники в отдельных контейнерах в течение начального тегов. Классные рабочие в течение примерно 1 часа в холодильнике (примерно 7 ° C), чтобы замедлить их. ПРИМЕЧАНИЕ: Охлаждение рабочих заранее мечения помогает сделать агрессивные колонии более управляемым. Это сводит к минимуму вероятность укусов. Использование маркировки устройство и нетоксичный клей (предоставленного поставщиком тега), прикрепить RFID тег в грудной клетке работника. Клей RFID метки для работников по мере их появления, в то время как они все еще находятся в стадии неоперившийся (прежде, чем они способны летать). Подождите, как минимум, 10 мин перед помещением работника обратно в колонию для обеспечения RFID тег не может быть удален с помощью работника. Утилизировать работников, которые не были помечены при их стадии неоперившийся, или работников, которые потеряли свои метки RFID (как видно по остатков клея или лысиной на грудную клетку). ПРИМЕЧАНИЕ: Эти пчелы, возможно, имели опыт outsidе колонию. Программное обеспечение RFID-считыватель Используйте персональный компьютер (ПК) для настройки программного обеспечения считывателя RFID. Изменение формата даты операционной системы, чтобы гггг-мм-дд чч: мм: сс обеспечить загруженные данные RFID правильно закодированы. Настройте программу поставки с RFID читателей, использующих C ++ язык программирования, который позволяет экспортировать данные на RFID считыватель как значения, разделенные запятыми (CSV). Подключите RFID считыватель к компьютеру с помощью RS-232 к USB разъем. Периодически Скачать данные для читателя RFID, до читателя доходит емкость (до 32000 записей). Используйте читателей RFID на дату, время и тринадцать символов уникальную строку, связанную с каждого тега записи. Импорт загруженный CSV файл в системе управления реляционными базами данных (СУБД). 4. Искусственные цветы Подготовка к RFID сканеры Покупка синий и желтый испечь глину из местного магазина ремесла. Создать блие цилиндр диаметром 1,5 см, и разрезать 1,5 см х 3 см отверстие на стороне. Примечание: отверстие на боковой стороне цилиндра будет служить в качестве сосуда для считывания RFID. Создать синий конус с диаметром 8 см на одном конце, и 1,5 см на другом конце. Слияние цилиндр и конус. Создать 20 см и шириной 0,5 см прядь желтой глины. Разрежьте желтую прядь по размеру, и работать в синей конуса и цилиндра. ПРИМЕЧАНИЕ: Радиальные формы потребует 5 см длинные прямые линии, и концентрические формы потребует 4-8 сантиметровые круговые линии. Выпекать глины на 130 ° F до полного закаленные. 5. Подготовка к наблюдению по Motion-чувствительной видеозаписи Начните склеивания цветные пластиковые бирки с цифрами грудной клетки из рабочих пчел, как только колония прибывает, и продолжать в течение всего эксперимента, как появляются новые рабочие. Удалите все работники во время начальной taggiнг заседание для того, чтобы каждый человек получает нумерацию. Место работники назад в колонии сразу после мечения. ПРИМЕЧАНИЕ: В отличие от радиочастотных меток, число теги труднее рабочие удалить. С появлением новых рабочих, маркировать их, пока они еще неоперившийся. Пометка частоты меняется в зависимости от состояния колонии цикла, но в среднем около 7-10 рабочих каждые 2-3 дня. Утилизировать работников, которые не были помечены при их стадии неоперившийся, потому что они не могут больше быть цветок-наивным. Система для мечения больше рабочих, чем доступных номеров тега ПРИМЕЧАНИЕ: Если эксперимент продолжается в течение нескольких месяцев и участвуют несколько колоний, есть хороший шанс, что доступные номера тегов закончились. Есть около 7 различимые цвета тегов, каждый пронумерованных от 1 до 99 позволяет до 693 одновременно помеченных работников. Эксперимент работает в течение 3 месяцев с использованием 3-4 колонии будут иметь более чем 693 работников в общей сложности, но никогда одновременно жив. <ол> Убедитесь, что метки номера расположены систематически (например, верхняя сторона числа тэгов всегда выравнивается с головой пчелы), особенно для следующих номеров: 6, 9, 66, 69, 99. Удалить мертвых рабочих, и записать их количество тегов, как "освободили". Ведение базы данных номеров тегов и цветов, которые "доступны" или "в использовании", чтобы убедиться, что это уникальный тег не используется на нескольких пчел в то же время. Примечание: Дополнительная комбинации тегов может быть получен путем добавления цвета к уже существующие цвета. Например, добавление желтую точку на синей метке с шулер ручкой можно создавать новые комбинации. Видео обработки данных Поместите два протокола Интернет (IP) видеокамер (минимум 1 тр разрешения картинка) перед каждым цветочным дисплеем, вне среды тестирования (рисунок 3). <stРонг> Рисунок 3. Тестирование окружающей среды. Фотография испытательной среды, показывая два фронтальных видеокамер на переднем плане, потолок видеокамера между светильниками и стимулов стенды с образцами стимулов в середине комнаты. ПРИМЕЧАНИЕ: стекло делитель между IP видеокамер и искусственных цветов гарантирует, что искусственные цветы хорошо видны. IP-видеокамеры может составлять до 5 м от раздражителей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры. Заменить фондовые линзы с 1,8 мм переменным фокусным. Эти линзы позволяют достаточное зумом и фокусировкой на искусственных цветов. Поместите дополнительный IP видеокамеры непосредственно над искусственным цветком, ориентируясь на площади 1-2 м перед искусственными цветами. Видеокамера записывает зависания и antennation поведения. Подключите видеокамеры IP к ПК через интерфейс контроллера вторичный сети (NIC), и концентратор Ethernet. Настройка протокола динамической конфигурации узла компьютера (DHCP), чтобы динамически распределять IP-адреса на IP-видеокамер. Настройка протокола передачи файлов (FTP) сервера на ПК. Настройка клиентского процесса FTP автоматически внести видеоклипов на ПК. Настройте IP-видеокамеры для записи 10 сек видеоклип каждый раз обнаружении движения. Видеоклип Анализ Откройте видеоклип, и просмотреть содержимое кадр за кадром с помощью видео зритель выбора. Запишите пчелы пластиковые бирки номер, дату и время записи в электронную таблицу или СУБД. Здесь, определить посадку как ноги пчелы вступления в контакт с искусственным цветком. ПРИМЕЧАНИЕ: Отменить выборы, которые являются социально повлияли (посадку, а другой пчела присутствует на раздражитель). е "> 6. Искусственные цветы Подготовка к наблюдению Видео Дизайн визуальных свойств, используя программное обеспечение для редактирования графики. ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что напечатанная структура может быть разрезан и сложить в конус. Использование геометрические вычисления для получения форму выреза, что приводит к конуса с диаметром 8 см. Распечатать, вырезать и сложить визуального свойства в конус. Клей клипы крепления на стимул (рисунок 2). 7. Статистический анализ В обоих экспериментах, вычислить выбор долю для каждого пчелы (например, конкретная пчела сделал рентгеновские выбор одного цветка из в общей сложности у). Проанализируйте эти пропорции с воспроизведены степень согласия Test 7. Примечание: реплицируются G-тест вычисляет значение гетерогенности (З), который указывает количество повторов изменчивости (т.е. каждый пчелиного) и объединенного значения (G р), который указывает общую значимостьвсе выбор пропорции. Значения G сравниваются с χ 2 значения в тестах значение. 8. Стимулы Презентация Последовательность Прикрепите искусственные цветы в цветочных стендов внутри испытательной пространстве. Измените сочетание и расположение отображаемых стимулов через равные промежутки времени (например, ежедневно), чтобы избежать последствий местоположение. 9. Изучение Прекращение Поместите колонии в глубоком морозильной камере при -10 ° С в течение 3 дней, чтобы убить пчел.

Representative Results

Эксперимент 1: RFID данных Все 375 работников колонии были RFID меткой, и 318 из этих работников (85%) вошли в летные клетку в какой-то момент во время исследования. В общей сложности 197 (62% пчел, которые покинули колонию) посетил хотя бы один из четырех искусственных цветов раздражители. Определение выбора Выбор был определен в качестве работника, входящего в искусственный цветок (рисунок 1). Мы назвали этот поведение как "цветочный разведки." Это определение выбора является более строгим, чем те, которые используются в литературе, которые, в зависимости от исследования, используют некоторую комбинацию зависания, antennation или посадки. Цветочные разведка является строже определение выбора, потому что он требует, чтобы пчелы посещают не только стимулом при наведении, antennating, и посадка на него, но и исследовать его. Управление данными <p class="jove_content"> Методы RFID имеют потенциал для сбора огромное количество данных по сравнению с другими методами. Этот эксперимент производится 310 221 записей. База данных программы, такие как MySQL является незаменимым инструментом для хранения такого количества данных и не менее важными являются запросов SQL, используемых для дразнить ответы на вопросы исследования. Например, одна проблема заключается в определении выбора. Читатели RFID были настроены для записи на наличие тега каждый 1 мс, что, в случае пчел, которые остались внутри искусственных цветов для нескольких минут или даже часов, может перевести на несколько тысяч записей. Наше определение выбора было посещение, который длился не менее 1 мс, а новый визит не будет учитываться, пока текущая строка записей не была нарушена, по крайней мере в 1 мин перерыва. Резюме эксперимента Четыре-воспроизведены степень согласия тесты проводились на всех вариантов, из пчел "наивного сессии", чтобы сравнить выбор рroportions к теоретической стоимости случайно 7. Наивно сессия пчелы относится к первому условию тестирования, в котором пчела "участие". В G-тесты показывают предпочтение центральной позиционирования (таблица 1) и радиального типа рисунка. Рисунок 4b показывает, что предпочтение картина меняется на противоположную, концентрические модель устанавливается по центру и радиальная картина позиционируется периферии. Тем не менее, если позиционирование должно быть одинаковым, а на фиг.4а и D, предпочтение шаблон к радиальным образом. Рисунок 4 показывает, что относительные пропорции первого выбора для каждого образца для каждой комбинации были сравнимы с пропорциях, показанных для всех вариантов. Рисунок 4. RFID Экспериментальные результаты. Выбор частоты в тон четыре различные комбинации цветов в эксперименте 1. Темно-коричневые гистограммы показать все варианты от наивного сессии пчелы (левобережная ось у), а светло-коричневые полоски показывают первый выбор каждого работника (правая сторона ось у ). "Все варианты" показать сопоставимые модели на "первым выбором", но с большей статистической мощности. Гистограммы показывают, что позиционирование моделей является более важным, чем тип узора. Центрально помещается образец предпочитали даже если тип модели отображается в противном случае менее предпочтительный концентрической схеме. Звездочки указывают на выбор долю, которая значительно отличается от случая. Заметка. * Р <0,05, ** р <0,01, *** р <0,001. Эта цифра была изменена с Орбана и др. 11. Условиям Pooled Гетерогенность Врач общей практики DF р Gh DF р Центрально-радиальная против Центрально-Концентрические 3.96 1 0,047 197,55 41 0.000 Периферийное-Radial против Центрально-Концентрические 33.77 1 0.000 210,81 42 0.000 Центрально-радиальная против периферийных-Концентрические 508,31 1 0.000 345,78 30 0.000 Периферийное-Radial против периферийных-Концентрические 7,42 1 0.000 84,06 24 0.000 Таблица 1. </sТронг> выведенный Статистика RFID данных. Эксперимент 1. Эта таблица была изменена с Орбана и др. (2013) 11. G р относится к значительному отклонению группового пропорции от случайно, и G ч относится к испытаниям на индивидуальных различий ( то есть, неоднородность). Пожалуйста, обратитесь к рукописи для более подробной информации о статистических тестов. Эксперимент 2: Видео Data В общей сложности 264 вариантов были записаны в четырех условий в течение трех испытательных сессий. Таблица 2 показывает количество работников и выбора вклад от каждой колонии. Определение выбора Данные видео позволяет записывать трех типов электорального поведения: зависания, antennation и посадки. Хотя можно наблюдать все три типа поведения, зависания и antennation являются difficuл связать с рядом тега из-за быстрых движений, что видеокамеры с низким разрешением, или низкой скорости не могут записывать. Это имеет решающее значение для использования видеокамеры высокой четкости (хотя это не было доступно для нас, в идеале ставка видеокамера высокого рамки должны быть использованы для снижения размытости), чтобы обеспечить количество тегов, которые могут появиться только на небольшом количестве кадров можно читать , Этот метод также используется для сравнения выбор моделей с техникой RFID, который обнаруживает цветочный разведку. Соображения чувствительность движения Одним из ключевых вопросов в производстве успешный эксперимент является конфигурация видеокамер движения чувствительных. Видеокамера, что слишком чувствителен запишет слишком много данных, что является нецелесообразным и может стать очень дорогим, чтобы обработать. Например, первоначально наша видеокамера была вызвана регулярных колебаний в здании (например, люди, проходящие мимо по коридору, кондиционер и т.д.), в результате которой 1R11; 2 действительные точки данных на каждые 150-200 записанных видеоклипов. С другой стороны, еще более серьезной ошибки является низкая чувствительность конфигурации, которые может пропустить данные ключа. Это имеет решающее значение, чтобы настроить все видеокамеры таким же образом, в противном случае, ошибки выборки может исказить результаты. Резюме эксперимента Четыре воспроизведены степень согласия тестов обнаружили три группы масштабов, что значительно отклонился от случайно, и один без существенного общую численность (таблица 3 и рисунок 5). (1) Образец важно: значительное предпочтение центральной радиальной-над центральной концентрической-узор был найден (таблица 3). (2) Положение радиальном картины менее важен: презентация Центрально-лучевой и периферической радиальной комбинации не показали существенное отличие от случая. (3) Центральная-радиальная и периферической концентрические сочетание привело к сильным предпочтением кS Центрально-радиальная картина. Центральный-концентрические и радиальные периферической комбинации вызывали значительное преимущество по отношению к периферийной-радиальная рисунком. Шаблон переиграла место. Индивидуальные различия были не-значительным во всех четырех комбинаций (таблица 3). . Рисунок 5. Движение-Sensitive Видео Результаты частот выбор в четырех различных комбинаций цветов в эксперименте 2. Результаты показывают важность типа рисунка над рисунком позиционирования: предпочтение было отдано даже если узоры были расположены по периферии радиальные узоры. Значения указывают количество вариантов отображаемого рисунка. Звездочки указывают на выбор долю, которая значительно отличается от случая. Заметка. ** Р <0,01, *** р <0,001. Эта цифра была изменена с Орбана 11. <tablе граница = "0" CELLPADDING = "0" CELLSPACING = "0"> Условиям Сессия 1 Сессия 2 Сессия 3 Колония 1 Колония 2 Колония 3 Колония 4 Colony 5 Количество работников 45 7 2 8 23 Количество Выборов 151 25 2 20 65 Таблица 2. Описательная статистика Motion-Sensitive видеоданных. Общее количество вариантов, записанных на искусственных цветов в эксперименте 2 для каждой колонии, а число рабочих делая этот выбор. Эта таблица была изменена с Орбана и др. 11. Пожалуйста, обратитесь к рукописидля получения полной информации. Условиям Объединенный Гетерогенность Врач общей практики DF р Gh DF р Центрально-радиальная против Центрально-Концентрические 17.98 1 0.000 40.72 29 0,073 Центрально-радиальная против периферийными радиальными 1.85 1 0,173 53,63 39 0.060 Периферийное Radial против центральной концентрической 6.57 1 0,010 26.31 27 0.500 Центральный Radial против периферийных Concentric 18.18 1 0.000 41.92 37 0,256 Таблица 3. выведенный Статистика Motion-Sensitive видеоданных. Эксперимент 2. Эта таблица была изменена с Орбана и др. 11. G р относится к значительному отклонению группового пропорции от случайности, и G ч относится к испытаниям на индивидуальных различий ( то есть, неоднородность). Пожалуйста, обратитесь к рукописи для более подробной информации о статистических тестов.

Discussion

Технология RFID позволяет обучающимся сотни отдельных работников с легкостью и высокой точностью, но характеристики записанного поведения отличается от наблюдений людей и видеозаписей. Выбор поведение записаны RFID могут быть описаны как цветочные разведки. Это очень строгий критерий предпочтения по сравнению с критериями, используемыми в других исследованиях, таких как подход 8, вход в лабиринт-руку 9,10, усиков реакции 8 или посадки на рисунком 11,12. Для того чтобы сравнить действительность определений выбор поведения, и для проверки нового метода RFID для награды поведения, видеозаписи посадки наблюдались в эксперименте 2. Все выбор меры не равны: критерий RFID как измеряется цветочным вступления, указал, что визуальный собственностью шаблон позиционирования важнее пчелы выбора, в то время как видео данные показали, что зрительная собственностью типа рисунка важнее пчелы выбора.

Одна из общих проблем в изучении невыученных поведение выбор в том, что это очень трудно привлечь цветок наивно, необученных пчел в искусственных цветов, которые не предлагают каких-либо пыльцу или нектар. В самом деле, многие из предыдущих экспериментов прибегали к обучению пчел в среде тестирования на раздражители, которые, как считается, не имеет отношения к выбору поведения на испытательных раздражители. RFID и движения чувствительных видеозаписи преодолеть это препятствие, позволяя непрерывную запись, 24 ч в день, без постоянного надзора исследователя, и за счет увеличения размера пробы от 15-20 пчел до нескольких сотен пчел. В то время как без награды выбора необученным пчел остаются редким явлением, эти новые экспериментальные проектные параметры делают возможным наблюдение.

Другие улучшения, предлагаемые этими двумя методами включают устранение предвзятости образца, улучшение внешнего действия, и отслеживание индивидуальных различий. SAMPLе смещения могут быть введены при только изучение дюжину пчел в колонии. Существуют значительные различия в поведенческих особенностей по отдельным работникам даже в пределах одной и той же колонии, что, вероятно, пропустил, потому что только те работники, которые отметили, что произойдет с "сотрудничать" с исследователем в данный момент времени. Изучение 15-20 пчел в колонии 300 или более пчел, представляет всего лишь 5% от общего колонии, в которой смещения выборки случай может быть значительным. Пометка и наблюдая за поведением всех работников устраняет эту проблему в целом. Количество одновременных выборов стимулов также можно манипулировать. Мы предложили бинарные варианты в нашем эксперименте по техническим причинам, но один выбор или несколько конструкций выбор также возможны.

С точки зрения внешнего действия, изучение пчел в лабораторных условиях традиционно высокой искусственной, которая препятствует обобщения результатов. Например, исследователи должны были быть прESENT для сбора данных, пчелы были добывать в среде тестирования по одному, и тестирование было ограничено небольшим временным окном. Новые методы, описанные в этой статье, удалить эти искусственные ограничения, сделав замечание без присмотра и без ограничений. Наконец, индивидуальные различия поведения могут быть задокументированы, потому что мы можем констатировать, были ли они повторяются выбор одной пчелы или несколькими пчелами.

Движение чувствительного, высокие пространственно-видеокамер разрешением имеют преимущество над методами RFID с точки зрения гибкости стимулов конструкций: появление зрительных стимулов может быть практически любой формы или формы, пока идентификация субъекта могут быть захвачены, по крайней мере несколько кадров. Обработка видео немного больше времени, чем обработка данных RFID, так как идентификация должна быть прочитана исследователем, который требует ручной проверки каждого видеоклипа. Если визуальный дизайн стимул может удовлетворить ограничениям RЧитатель FID (т.е. RFID метки на пчел должны прийти, по крайней мере 3-4 мм читателя RFID), то технология RFID имеет преимущество над автоматизированного сбора данных масштабного. Качественные исследования, скорее всего, по-прежнему благоприятствует видеоанализа. Как показано в этом эксперименте, читатели RFID может накопить очень больших наборов данных, что не требует ручного кодирования. В слегка различные преимущества, связанные с каждой техники предположить, что в дальнейшем они могут быть использованы в дополнительной образом.

Будущее обеих технологий может лежать в точной оценке редко встречающихся поведения. Например, одна явная возможность для будущих применений является применение этих методов в теплицах и других более натуралистических средах. Сочетание натурализма и экспериментального контроля позволит решить вопросы, которые не были возможны ответить раньше. Вообще говоря, эти методы предлагают два новых способов наблюдения за поведением в строгом ай эффективным способом. RFID и движения чувствительных видео являются значительным шагом вперед не только для исследователей, изучающих опылителей и насекомых, но эти методы могут также обратиться к другим поведенческих ученых.

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The experiments were supported by a grant from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada to CMSP. We thank Koppert Canada for their bumblebee colony donations. Portions of this manuscript, including some figures and tables have been published in Naturwissenschaften11, and reproduced here with permission from Springer.

Materials

Name of Material/ Equipment Company Catalog Number Comments/Description
Miniaturized mic3 tags Microsensys mic3 TAG 64 bit RO RFID tags to glue to bee
RFID reader 2k6 head Microsensys 2k6 RFID readers built into artificial flowers
IP camcorders Vivotek IP8161 Motion-sensitive video recorders
Opalith Plattchen number tags and non-toxic glue Beeworks.com n/a Number tags to glue to bees
Bumblebee Colony for Research Koppert Canada
Artificial flowers N/A Developed by campus biology shop
Artificial flower stand N/A Developed by campus biology shop
Flight room N/A Developed by campus biology shop
Laptop with Windows Generic hardware / Microsoft software Used to download RFID data
RS 232 to USB converter Generic Connect RFID reader to computer
Desktop IBM Used to transmit video data
Second NIC Generic 10/100M NIC PCI Used to transmit video data
Network hub Generic 4-port Used to transmit video data
High precision tweezer SPI Used to glue number and RFID tags to bees
Sugar Generic Used to mix with water to create sugar-water
Pollen Any local apiarist Fed to bumblebees
Marking cage with plunger Beeworks.com Aids tagging process
Honey Generic Used to mix with water ot create pollen paste
Bake clay Sculpey Stimulus for RFID
Clay shaping tools Generic Stimulus for RFID
White paper Generic Stimulus for Video
Laser printer Generic Stimulus for Video
Wood Generic Stimulus for Video — attachment clip
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Referenzen

  1. Plowright, C. M. S., Evans, S. A., Leung, J. C., Collin, C. A. The preference for symmetry in flower-naïve and not-so-naïve bumblebees. Learn. Motiv. 42 (1), 76-83 (2011).
  2. Streit, S., Bock, F., Pirk, C. W. W., Tautz, J. Automatic life-long monitoring of individual insect behaviour now possible. Zool. 106, 169-171 (2003).
  3. Chittka, L. How human are insects, and does it matter. Formosan Entomol. 31, 85-99 (2011).
  4. Lihoreau, M., et al. Radar tracking and motion-sensitive cameras on flowers reveal the development of pollinator multi-destination routes over large spatial scales. PLoS Biol. 10 (9), e1001392 (2012).
  5. Brodbeck, D. R., Shettleworth, S. J. Matching location and color of a compound stimulus: Comparison of a food-storing and a nonstoring bird species. J. Exp. Psychol. Anim. Behav. 21 (1), 64-77 (1995).
  6. Srinivasan, M., Lehrer, M. Temporal resolution of colour vision in the honeybee. J. Comp. Physiol. A. 157 (5), 579-586 (1985).
  7. Sokal, R. R., Rohlf, F. J., Freeman, W. H. . , (2011).
  8. Lunau, K., Fieselmann, G., Heuschen, B., van de Loo, A. Visual targeting of components of floral colour patterns in flower-naïve bumblebees (Bombus terrestris; Apidae). . Naturwissenschaften. 93 (7), 325-328 (2006).
  9. Lehrer, M., Horridge, G. A., Zhang, S. W., Gadagkar, R. Shape vision in bees: Innate preference for flower-like patterns. Phil. Trans. R. Soc. B. 347 (1320), 123-137 (1995).
  10. Thompson, E. L., Plowright, C. M. S. How images may or may not represent flowers: picture-object correspondence in bumblebees (Bombus impatiens). Anim. Cognit. , (2014).
  11. Orbán, L. L., Plowright, C. M. S. The effect of flower-like and non-flower-like visual properties on choice of unrewarding patterns by bumblebees. Naturwissenschaften. 100 (7), 621-631 (2013).
  12. Leonard, A. S., Papaj, D. R. X” marks the spot: The possible benefits of nectar guides to bees and plants. Funct. Ecol. 25 (6), 1293-1301 (2011).

Tags

Radio Frequency IdentificationRFIDMotion-sensitive VideoBumblebeesChoice BehaviorArtificial FlowersVisual CuesAutomated RecordingExperimental ControlInternal ValidityExternal Validity

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Diesen Artikel zitieren
Orbán, L. L., Plowright, C. M. Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees. J. Vis. Exp. (93), e52033, doi:10.3791/52033 (2014).
Zitat herunterladen
Nachdrucke und Berechtigungen

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image