JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Türkçe

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Behavior

İnovasyon Arenası: Gruplar Arasında Yenilikçi Problem Çözmeyi Karşılaştırmak İçin Bir Yöntem

Published: May 13, 2022
doi:
10.3791/63026
, , , , ,
1Comparative Cognition, Messerli Research Institute,University of Veterinary Medicine Vienna, University of Vienna, Medical University of Vienna, 2Research Center for Biology,National Research and Innovation Agency (BRIN), 3Department of Cognitive Biology,University of Vienna, 4Max Planck Institute for Ornithology

Summary

İnovasyon Arenası, hayvanlarda zaman birimi başına teknik inovasyon oranını incelemek için yeni bir karşılaştırmalı yöntemdir. Aynı anda sunulan 20 farklı problem çözme görevinden oluşur. Yenilikler serbestçe gerçekleştirilebilir ve kurulum bireysel, popülasyon veya tür düzeyindeki yatkınlıklar açısından sağlamdır.

Abstract

Problem çözme görevleri, teknik, yenilikçi davranışları araştırmak için yaygın olarak kullanılır, ancak bu yeteneğin geniş bir tür yelpazesinde karşılaştırılması zorlu bir girişimdir. Bir türün morfolojik araç seti veya keşif teknikleri gibi spesifik yatkınlıklar, bu tür görevlerdeki performansı önemli ölçüde etkileyebilir ve bu da doğrudan karşılaştırmaları zorlaştırır. Burada sunulan yöntem, bu tür türlere özgü farklılıklar açısından daha sağlam olacak şekilde geliştirilmiştir: İnovasyon Arenası 20 farklı problem çözme görevi sunmaktadır. Tüm görevler aynı anda sunulur. Denekler, zaman içinde yeniliklerin ortaya çıkışının ölçülmesine izin veren cihazla tekrar tekrar karşı karşıya kalır – hayvanların yenilikçi davranışlarla değişen çevresel koşullara nasıl adapte olabileceğini araştırmak için önemli bir sonraki adım.

Her birey, çözümleri keşfetmeyi bırakana kadar cihazla test edildi. Test tamamlandıktan sonra, video kayıtlarını analiz ettik ve ödüllerin ve çoklu cihazlara yönelik davranışların başarılı bir şekilde alınmasını kodladık. İkincisi bir Ana Bileşen Analizi kullanılarak analiz edildi ve elde edilen bileşenler daha sonra başarı olasılığını tahmin etmek için oturum numarası ve ilgili grup karşılaştırması ile birlikte Genelleştirilmiş Doğrusal Karma Modele dahil edildi.

Bu yaklaşımı, uzun süreli esaretin yenilikçi davranışlarıyla bilinen bir papağan türünün problem çözme yeteneğini etkileyip etkilemediği sorusunu hedeflemek için ilk çalışmada kullandık: Goffin’in kakadusu. Motivasyon derecesinde bir etki bulduk, ancak kısa ve uzun vadeli esir gruplar arasındaki problem çözme yeteneğinde bir fark yoktu.

Introduction

Büyük bir baştankara (Parus major) bir süt şişesi ile karşı karşıya kalır, ancak şişe alüminyum bir folyo ile kapatıldığı için süte doğrudan erişemez. Kremayı içebilmesi için folyoyu gagalayarak bu soruna bir çözüm bulur. Bu durum hayvan inovasyonunun en yaygın bilinen örneklerinden birini açıklamaktadır1.

Bu tür sorunların çözülmesi, özellikle sık sık değişikliğe maruz kalan ortamlarda avantajlı olabilir. Kummer ve Goodall2 , inovasyonu “yeni bir soruna çözüm veya eski bir soruna yeni bir çözüm” bulmak olarak tanımladılar. İnovasyonun daha ayrıntılı bir tanımı, Tebbich ve meslektaşları3 tarafından “sosyal veya fiziksel çevre ile yeni bir davranışsal etkileşimin keşfi, mevcut bir fırsattan yararlanma ve / veya yeni bir fırsat yaratma” olarak öne sürüldü.

Kendiliğinden yeniliklere tanık olmak, çok çeşitli türleri içeren bir çerçevede genellikle mümkün olmayan kapsamlı ve zaman alıcı gözlemler gerektirir. Bu zorlukla başa çıkmak için, araştırmacılar inovasyon oranı 4,5’i tahmin etmek için titiz literatür taramaları yaptılar ve yenilik yapma eğilimi ile nörolojik önlemler 6,7,8 ve beslenme ekolojisi 9,10,11 gibi diğer faktörler arasındaki korelasyonları ortaya çıkardılar. . Bununla birlikte, deneysel testler, kontrollü bir ortamda yenilikçi davranışları ortaya çıkarabilir. Bu nedenle, teknik problem çözme görevlerindeki performanslar genellikle hayvanlarda yenilikçi kapasiteler için bir vekil olarak kullanılır (bkz.12’deki inceleme).

Yenilikçi problem çözmeyi araştırmak için çeşitli farklı yaklaşımlar kullanılmıştır: örneğin, farklı hayvan grupları belirli bir görevdeki performanslarıyla karşılaştırılabilir. Bu tür çalışmalar tipik olarak belirli yenilikleri veya bilişsel yetenekleri hedeflemektedir (örneğin; kanca bükme davranışı; bkz.13,14,15). Bu, araştırmacıların belirli bir bağlamda ayrıntılı bilgi edinmelerini sağlar, ancak herhangi bir benzerliğin veya farklılığın yorumlanması, farklı gruplardan farklı yenilikçi güç gerektirebilecek (13,14’te tartışıldığı gibi) görevin doğası ile sınırlıdır.

Diğer çalışmalar bir dizi ardışık görev uygulamıştır16,17. Birden fazla görevdeki performansların karşılaştırılması ve belirli alanlardaki genel yeterliliğin tahmini bu yöntemle mümkün olmaktadır. Bununla birlikte, bu tür çalışmaların bir sınırlaması, zaman içinde yeniliklerin ortaya çıkmasının araştırılmasına izin vermeyen farklı görevlerin ardışık sunumudur.

Yine başka bir yaklaşım, aynı anda tek bir ödüle erişmek için farklı seçenekler sunmaktır. Bu genellikle Çoklu Erişim Kutusu (MAB) 18,19,20,21,22,23,24,25,26 kullanılarak elde edilir, burada bir ödül bir bulmaca kutusunun ortasına yerleştirilir ve dört farklı çözümle alınabilir. Aynı çözelti tutarlı bir şekilde kullanıldıktan sonra, engellenir ve hayvanın ödüle erişmek için başka bir çözüme geçmesi gerekir. Böyle bir deney yoluyla, türler arasındaki ve içindeki tercihler tespit edilebilir ve açıklanabilir, ancak yine de yenilikçi davranışın ifadesini deneme başına bir çözümle sınırlar 18,19,20,21. Diğer çalışmalarda, hayvanlara aynı anda her biri ayrı ödüllere sahip birden fazla çözelti içeren aparatlar da sunulmuştur. Bu, tek bir denemede birden fazla yeniliğe izin verir, ancak şimdiye kadar, görevler büyük ölçüde motor olarak farklı birkaç çözümle sınırlandırılmıştır. Bu çalışmaların odak noktası olmadığı göz önüne alındığında, deney kurulumları, zaman birimi27,28,29 başına bir inovasyon oranı ölçüsüne izin verecek olan cihaza tekrar tekrar maruz kalmayı içermiyordu.

Burada, diğer yaklaşımlara ek olarak, farklı türleri yenilikçi problem çözme yeteneklerinde karşılaştırmak amacıyla bize yardımcı olabilecek bir yöntem sunuyoruz. Tek bir kurulumda, grup veya tür başına zorluk bakımından farklılık göstermesi beklenen daha geniş bir görev yelpazesi geliştirdik. Bu nedenle, göreve özgü eşitsizliklerin çözüm bulma olasılığını genel olarak etkilemesi daha az olasıdır. Ayrıca, zaman içinde yeniliklerin ortaya çıkışını ölçmek için tüm görevleri aynı anda ve tekrar tekrar sunuyoruz. Bu önlem, yenilikçi davranışın uyarlanabilir değeri hakkındaki anlayışımızı geliştirme potansiyeline sahiptir.

Bu yöntemi kullanan ilk çalışma, uzun süreli esaretin, teknik yenilikçilik için bir kuş modeli türü olan Goffin’in kakadusunun (Cacatua goffiniana; bundan böyle: Goffins) problem çözme yeteneklerini (sözde esaret etkisi tarafından önerildiği gibi; bkz.30) etkileyip etkilemediğini araştırmıştır (31’de gözden geçirilmiştir).

Protocol

Bu çalışma, Viyana Veterinerlik Üniversitesi Etik ve Hayvan Refahı Komitesi tarafından iyi bilimsel uygulama kılavuzlarına ve ulusal mevzuata uygun olarak onaylanmıştır. Deney tamamen iştah açıcıydı ve kesinlikle invaziv değildi ve bu nedenle Avusturya Hayvan Deneyleri Yasası (TVG 2012) uyarınca hayvan dışı bir deney olarak sınıflandırıldı. Endonezya’da yürütülen deneyin bir kısmı, bu araştırmayı M.O. (410/SIP/FRP/E5/Dit.KI/XII/2016) ve B.M. (411/SIP/FRP/E5/Dit.KI/XII/2016) için bu araştırmayı yürütme izni veren Yabancı Araştırmacı İzni Koordinasyon Ekibi (10/TKPIPA/E5/Dit.KI/X/2016) tarafından yapılan bir toplantıya dayanarak Araştırma, Teknoloji ve Yüksek Öğretim Bakanlığı (RISTEK) tarafından onaylanmıştır. 1. Ön koşullar/önkoşullar Temel Konuların ayrı ayrı tanımlanabildiğinden emin olun. Çalışma türleri farklı bireysel desenlere sahip olabilir veya bireyler işaretlenebilir (örneğin, renkli halkalar veya toksik olmayan boya ile).NOT: Yabani Goffinlerin çınlamasının yanı sıra yakalanması ve serbest bırakılması hakkında daha fazla bilgi içinEk Bilgiler 32’deki Yakalama-Serbest Bırakma Prosedürüne bakınız. Denekler arasında sosyal öğrenmeyi önlemek için test için görsel olarak tıkalı bir odanın mevcut olduğundan emin olun. Birden fazla farklı, mevcut muameleyi test ederek çalışma türü ve grubu için çok tercih edilen bir ödül belirleyin (bakınız33 veya referans32’nin Ek Bilgilerinde Gıda Tercihi Testi). Beslenme süresinin gruplar arasında önemli ölçüde farklılık gösterip göstermediğini düşünün. Bu durumda, besleme süresinin gruplardan birinin görevlerini çözmek için gereken süreyi büyük ölçüde azaltmamasını sağlayan bir protokol düşünün (daha fazla bilgi için adım 4.8’e bakın).NOT: Bu çalışmada uzun süreli esir grubunun kaju fıstığı ve kısa süreli esir grubunda kurutulmuş mısır tercihi yapılmıştır. İnovasyon Arenasının TasarımıNOT: Tam aparat, yani İnovasyon Arenası, ahşap bir platform üzerinde yarım daire şeklinde düzenlenmiş 20 farklı bulmaca kutusundan oluşur. Kutuların temel taslağını çalışma türleri için uygun bir boyutta tasarlayın. Yamuk şeklinde şeffaf kutular (yarım daire içinde kolay hizalama için), çıkarılabilir kapaklar (oturumlar arasında yemlemeye izin vermek için) ve çıkarılabilir tabanlar (bkz. Şekil 1) kullanın.NOT: Her taban daha sonra kalıcı bir konumda kalırken, kutuların geri kalanı pozisyon değiştirecektir. Sunulan çalışmada, her bulmacanın cockatoos tarafından kolayca erişilebilir olmasını sağlamak için kutuların boyutu seçildi. Boyutlar her çalışma türü için ayarlanabilir. 20 bulmaca kutusunu tutmak için bir platform tasarlayın. Test sırasında kutuların kapaklarını yerinde tutacak ve bu nedenle test oturumları sırasında denekler tarafından çıkarılamayacak bir sabitleme sistemi tasarlayın.NOT: Yemleme için kutuların kapaklarının çıkarılması gerektiğinden, aparattan çıkarılabilir olmalıdır. Her kutunun önü için, her biri farklı bir teknik zorluk oluşturacak 20 farklı görev tasarlayın (bkz. Şekil 2).NOT: Bu deneyin görevleri, çözümlerin birçok farklı türün morfolojik aralığına girmesi amacıyla tasarlanmıştır. Karşılaştırmalı güç için, bunlara mümkün olduğunca benzer görevler kullanmak ideal olacaktır, ancak görevlerin konular için yeni olmasının daha da önemli olduğunu unutmayın. Kesin ölçümler için Malzeme Tablosuna ve görevlerin daha ayrıntılı bir gösterimi için Ek Teknik Çizime bakın. Aparat için gerekli tüm malzemeleri edinin. Geniş açılı bir kameraya, bir kodlama yazılımına (örneğin, Davranışsal Gözlem Araştırma İnteraktif Yazılımı, BORIS34) ve istatistiksel analiz için bir yazılıma (önerilen, örneğin, R35) sahip olduğunuzdan emin olun.NOT: Saha çalışmaları için, ideal olarak, çalışma sahasına gitmeden önce arenayı tasarlayın ve önceden kesilmiş akrilik cam gibi gerekli ekipmanı mümkün olduğunca yanınızda getirin. Şekil 1: Temel üç taraflı kutunun diyagramı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 2: Yenilik Arenası’nın görevleri , çözmek için gereken motor eylemin karşılık gelen bir tanımıyla birlikte ( = ödül; kırmızı oklar görevleri çözmek için gereken eylemlerin yönlerini gösterir; sarı oklar ödül yörüngelerini gösterir). Görevler ortalama zorluklarına göre düzenlenir (soldan sağa, yukarıdan aşağıya). Daha önce32. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 2. Hazırlıklar Kutuların üç tarafını birbirine yapıştırın: sol, arka ve sağ taraf, ancak ön, üst ve alt tarafı değil. Her üç taraflı kutuyu her tabanın üzerine yerleştirin ve platformda yarım daire şeklinde eşit şekilde hizalayın (Şekil 3). Her kutunun ön kısmı merkezden 1 m uzakta oturmalıdır.NOT: Görevi oluşturan mekanizmalar (kutuların ön yüzleri ve olası içerikler) deneme sırasında daha sonraki bir noktada eklenecektir. Her kutudan arenanın merkezine doğru 20 cm bir çizgi çizin ve çizgileri birbirine bağlayın, böylece bir yakınlık ızgarası elde edin (Şekil 3).NOT: Çalışma türünün büyüklüğüne bağlı olarak, farklı bir mesafe daha uygun olabilir. Burada sunulan çalışma için, kabaca bir Goffin’in uzunluğu olduğu için 20 cm seçildi (kuyruk tüyleri hariç). Kutuların tabanları dışındaki her şeyi çıkarın ve platforma kalıcı olarak takın. Bu, deneme sırasında kutuların yerinde kalmasını sağlayacaktır. Arenanın üzerindeki tavana geniş açılı bir kamera takın. Oturum ve konu başına her kutunun konumu için bir program hazırlayın. Her konu her zaman tüm kutularla karşı karşıya kalacak, ancak her oturumda yeni bir düzenleme yapılacak. Her görevin konumu (1’den 20’ye kadar olan konumlar), hiçbir kutunun konu başına iki kez aynı konumda olmaması kısıtlamasıyla rastgele atanmalıdır.NOT: İdeal durum budur. Deneklerin test sırası planlanamıyorsa (saha çalışmalarında daha olasıdır), oturumlar arasında (ancak denek içinde değil) bu randomizasyon sınırlaması (aynı pozisyonda iki kez kutu yok) yeterli olmalıdır. Şekil 3: İnovasyon Arenası. Yarım daire şeklinde düzenlenmiş görevler; 20 görevin pozisyonları değiştirilebilir. Bir yakınlık ızgarası (her kutunun önünde 20 cm) siyah renkle işaretlenmiştir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 3. Alışkanlık NOT: Alışkanlığın amacı, arenaya yönelik neofobik tepkilerin etkilerini azaltmaktır. Her bireyin iki kritere ulaşmasını gerektiren bir alışkanlık prosedürü ile tüm denekler için minimum bir alışkanlık seviyesi sağlayın. İşlevsel olmayan arenaya alışma (kriter I’e kadar) Tüm üç taraflı kutuları tabanlara yerleştirin, her kutunun kapağını ekleyin ve sabitleme sistemi ile yerinde tutun (konu mevcut olmadan).NOT: Denekleri her tür için uygun olan aşamalarda alıştırmayı düşünün, örneğin, platforma kademeli olarak daha fazla kutu ekleyerek, arenayı kendi alanlarında sunarak, ödülleri platformun etrafında, üstünde ve kutularla birlikte gibi herhangi bir konumuna yerleştirerek veya önce daha büyük gruplar halinde aparatla yüzleştirerek ve grup boyutunu kademeli olarak en aza indirgeyerek. Denekleri, neofobik tepkilere yol açabilecek görevlerin ayrı unsurlarıyla tanıştırın.NOT: Bu ayrı elemanlar (yani, temel kutular, platform ve sabitleme sistemi dışındaki her şey) bu aşamada işlevsel mekanizmalarda birleştirilmemelidir. Kutunun içine bir ödül yerleştirin (ortada). Nesneyi bölmeye getirin. Müdahale etmeden oturumun uzunluğunu bekleyin. Deneklerin artık ödülleri yemesi gerekiyor.NOT: Bu alışkanlık seanslarının süresi deneyde farklılık gösterdi: uzun süreli esir kuşlar 10 dakika alırken, kısa süreli esir cockatoos ödülleri yemek için 20 dakika aldı. Bu, farklı ödül türleri nedeniyle önemli ölçüde daha uzun bir beslenme süresini hesaba katmak için gerekliydi. Bu sorun daha sonra test oturumlarında farklı şekilde giderildi (bkz. adım 4.8). Kritere ulaşılana kadar her konu için tekrarlayın (test günü başına bir oturum): Her birey, gruptan görsel olarak izole edilirken, art arda üç oturumda üç taraflı kutudan (kutu başına bir ödül) tüm ödülleri tüketir. İşlevsel arenaya alışma (kriter II’ye kadar) İşlevsel bulmaca kutuları yapmak için gerekli tüm elemanları kutulara yapıştırın ve kalıcı olarak takın.NOT: Bu noktada, arena test oturumlarında olduğu gibi tamamen işlevseldir. Kutuları platforma rastgele yerleştirin (tabanlar tarafından yerinde tutulacaktır) ve kapakları kutulara sabitleyin. Arenanın merkezine en yakın kenardaki her kutunun kapağına bir ödül yerleştirin. Nesneyi bölmeye getirin. Müdahale etmeden oturumun uzunluğunu bekleyin.NOT: Deneklerin artık ödülleri yemesi gerekiyor. Kritere ulaşılana kadar her konu için tekrarlayın (test günü başına bir oturum).NOT: Kriter II: Birey, gruptan görsel olarak izole edilirken, işlevsel bulmaca kutularının üstündeki tüm ödülleri (kutu başına bir ödül) bir oturumda tüketir. Bu kriter II, yeni parçalar eklendiğinde bile, konuların arenadan korkmamasını sağlayacaktır. Bununla birlikte, mekanizmalarla etkileşime girmemeli ve bunu yaparlarsa kesintiye uğramalıdırlar. 4. Test Kutuları randomizasyon programına göre platforma yerleştirin. Her görevi kutuların içindeki uygun yerde yemleyin (bkz. Şekil 2).NOT: Her ödülün tam konumu, belirli bir göreve bağlıdır ve videoda görülebilir. Kapakları kutulara takın ve sabitleme sistemi ile sabitleyin (deneklerin onları çekemeyeceğinden emin olmak için). Tek bir deneği ayırın ve test bölmesine getirin. Denekler, sosyal öğrenmenin müdahalesini önlemek için birer birer test edilir. Onları başlangıç pozisyonuna (yani, platformun merkezindeki tüm görevlere eşit mesafedeki noktaya) konumlandırın veya konunun orada başlamasını sağlamak için başlangıç pozisyonuna bir teşvik (örneğin, bir ödül) yerleştirin. Zamanlayıcıyı başlatın ve konuya müdahale etmeden veya etkileşimde bulunmadan 20 dakika (oturum süresi) bekleyin. Konu mümkün olduğunca çok görevi çözebilir. Konu, aparatla ilgili olmayan nesnelerle dikkati dağılırsa, deneycinin bunları arenanın başlangıç konumuna (mümkünse) geri yerleştirmesine izin verilir. Konu ödülde 3 saniyeden daha uzun süre beslenirse, zamanlayıcıyı durdurun, besleme bitene kadar bekleyin ve ardından zamanlamaya devam edin.NOT: Bu, görevleri çözmek için mevcut maksimum sürenin besleme süresiyle azaltılmamasını ve dolayısıyla her iki grup için de eşit olmasını sağlamak için yapılır. Konu ilk 3 dakika içinde herhangi bir görevle etkileşime girmezse ve aynı zamanda tedirgin değilse, bir motivasyon protokolü uygulayın (bkz. bölüm 5). 20 dakika geçtikten sonra (bir oturumun maksimum süresi) veya katılımcı tüm görevleri çözdükten sonra, konu gün boyunca test ile yapılır ve ana alana geri bırakılabilir. Bir sonraki sınav gününde, bu prosedürü tekrarlayın. Son beş oturumda yeni bir görevi çözmeyene veya art arda 10 oturumda herhangi bir görevi hiç çözmeyene kadar her bir bireyi test etmeye devam edin. 5. Motivasyon protokolü NOT: Yukarıda açıklandığı gibi (adım 4.9), bir birey bir oturumun ilk 3 dakikası içinde herhangi bir görevle etkileşime girmezse motivasyonel bir protokol uygulanabilir. Kutunun üstüne üç ödül yerleştirin (bunun için sol, orta ve sağ tarafta bir kutu seçin). Özne, ödülleri aldıktan 3 dakika sonra herhangi bir görevle etkileşime girmeye başlarsa, oturuma devam edin (20 dakikalık süre bu noktada başlar). Değilse, yaklaşma çizgisine dağılmış beş ödül yerleştirin (yani, yakınlık ızgarası). Özne, ödülleri aldıktan 3 dakika sonra herhangi bir görevle etkileşime girmeye başlarsa, oturuma devam edin (20 dakikalık süre bu noktada başlar). Değilse, başlangıç pozisyonuna beş ödül koyun. Özne, ödülleri tükettikten 3 dakika sonra herhangi bir görevle etkileşime girmeye başlarsa, oturuma devam edin (20 dakikalık zaman dilimi bu noktada başlar). Değilse, başlangıç pozisyonuna bir avuç ödül koyun ve bu gün için test oturumunu sonlandırın (ancak konuya ödülleri tüketmesi için biraz zaman verin). 6. Analiz Davranışsal kodlama Videoları analiz etmeden önce kodlama protokolünü ayrıntılı olarak inceleyin (Tablo 1) ve test edilen türler için ayarlamaların gerekli olup olmadığını düşünün.NOT: Çeşitli araştırmacılar arasındaki kodlama farklılıklarını önlemek için kodlama değişkenlerinin açıklamaları mümkün olduğunca spesifik olmalıdır. Nokta olaylarına açıklama ekleyin: Dokunulan farklı görevlerin sayısı (TasksTouched; Dokunulan maksimum görev sayısının 20), çözülen görev sayısının (TasksSolved), yemlenmiş görevlerle iletişim (BaitedContact) ve çözülen görevlerle temasın (SolvedContact) olduğunu unutmayın. Özne ızgara çizgisinin dış panosunu (LatencyGrid) geçene kadar gecikme süreleri ve ızgara içinde geçirilen süreyi (GridTime) açıklayın. İstatistiksel analiz Aygıta yönelik davranışlara yönelik ölçümlerin (LatencyGrid, GridTime, TasksTouched, BaitedContact, SolvedContact) ilişkili olup olmadığını belirleyin. Evet ise, modele tahminci olarak dahil etmeden önce bir Ana Bileşen Analizi kullanarak ana bileşenleri ayıklayın. İlişkili değillerse, bunları modele tahminci olarak ayrı ayrı dahil edin. Binom hata yapısı ve logit bağlantı işlevi36 ile Genelleştirilmiş Doğrusal Karma Model çalıştırın. Başarı olasılığını tahmin etmek için (yani, yanıt değişkeni SolvedTasks’tir), modeli maksimum rasgele eğim yapısına uygun hale getirin ve sahte çoğaltmayı önlemek için konu, görev, birleşik bir konu ve oturum faktörü (SessionID) ve birleşik bir konu ve görev faktörü (Subj.Task) için rastgele kesişmeler içerir. İlgi alanının (örneğin, türlerin) ve Ana Bileşenlerin karşılaştırmasını öngörücü değişkenler ve oturum için kontrol olarak kullanın. Olası etkileşimleri göz önünde bulundurun. Şifreli çoklu testlerden kaçınmak için37, bireysel tahmincileri test etmeden önce modeli, ilgilenilen tüm sabit etkilerden yoksun bir modelle karşılaştırın. Gruplar arasındaki görevlerdeki genel zorluk farkını test etmek için, (tam) modeli, görev içindeki grubun rastgele eğiminden yoksun olanla karşılaştırın.

Representative Results

Innovation Arena kullanılarak on dokuz denek test edildi: 11 uzun süreli ve 8 kısa süreli esir cockatoos (Şekil 4). Şekil 4: Her birey için oturum başına çözülen görev sayısına genel bakış . a) Alan grubu, b) Laboratuvar grubu. Kırmızı çizgiler = dişi; mavi çizgiler = erkek. Aparatla etkileşime girme konusundaki isteksizlikleri nedeniyle motivasyonel protokolü alan denekler, motive edilmemiş olarak sınıflandırıldı ve gri bir arka planla tasvir edildi. Daha önce Ek Bilgiler32. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Ana Bileşen Analizi, Kaiser’in kriteri38’in üzerinde Özdeğerlere sahip iki bileşenle sonuçlandı (PCA çıktısı için Tablo 2’ye bakınız). PC1, görevlerle temas sıklığına, görevlerin yakınında (yani ızgara içinde) geçirilen süreye ve dokunulan görevlerin sayısına yüklenir. PC2, zaten çözülmüş görevlerle temas sayısından olumlu yönde etkilendi ve dokunulan, çözülmeyen görevlerin sayısından olumsuz etkilendi. Bu tür göreve yönelik davranışlar motivasyonu ölçmek için sıklıkla kullanılır (bir inceleme için12’ye bakınız). Bu nedenle, PC1 ve PC2’yi modelimizdeki aparatla etkileşime girme motivasyonu için nicel ölçümler olarak kullandık. Birlikte, aygıta yönelik davranışlardaki varyansın ,7’sini açıkladılar ve hem oturum, hem de oturum, görevleri çözme olasılığını önemli ölçüde etkiledi (PC1: tahmini = 2.713, SE ± 0.588, χ2  = 28.64, p < 0.001; PC2: tahmin = 0.906, SE ± 0.315, χ2 = 9.106, p = 0.003; oturum: tahmin = 1.719, SE ± 0.526, χ2 = 6.303, p = 0.001; Bkz. Şekil 5; Bkz. Tablo 4). Şekil 5: Kontrol tahmincilerinin çözme olasılığı üzerindeki etkisi: (a) PC1, (b) PC2, (c) Oturum. Noktalar gözlemlenen verileri, noktaların alanı her veri noktası için gözlem sayısını gösterir, kesikli çizgiler modelin takılı değerlerini gösterir ve alanlar modelin güven aralıklarını sembolize eder. Daha önce32. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 19 denekten altısı deney sırasında motivasyonel protokolü aldı (Lab: 11 kişiden 1’i; Alan: 8 üzerinden 5). Motive olmamış olarak sınıflandırdığımız bu kuşların PC1’i -2.934 ile -2.2 arasında değişirken, diğer tüm motive olmuş bireyler için pozitif değerler bulunmuştur (Tablo 3). Sunulan yöntemle, İnovasyon Arenası’nın 20 teknik problem çözme görevini çözme olasılığı konusunda grup farkı bulamadık (tahmin = -0.089, SE ± 1.012, χ2  = 0.005, p = 0.945; Şekil 5; sabit etki tahminleri için Tablo 4’e bakınız; tüm kuşlar dahil). Modelin, grubun oturumla etkileşim terimini içeren bir modelle post-hoc bir karşılaştırması (tahmin = 2.924, SE ± 0.854, χ2  = 14.461, p < 0.001), alan grubunda daha önceki oturumlarda çözülme olasılığının daha düşük olduğunu, ancak daha sonra çözülmediğini göstermektedir. Daha önceki oturumlardaki bu fark, grup alanındaki daha az motive / motive olmayan kuşların sayısının yüksek olmasından kaynaklanıyor olabilir (10 ila 13 seans arasında alınan art arda 10 seansta herhangi bir görevi çözmeme kuralı nedeniyle testlerin durdurulduğu bireyler). Ayrıca, görevlerin genel zorluğu ile ilgili olarak gruplar arasında hiçbir fark bulamadık (tam modelin dahil edilen tüm kuşlarla karşılaştırılması, Görev içindeki Grubun rastgele eğiminden yoksun azaltılmış bir modelle: χ2 = 7.589, df = 5, p = 0.18). Bununla birlikte, hiçbir zaman motivasyonel bir denemeye ihtiyaç duymayan kuşların görsel karşılaştırmaları, tek bir bireysel görev için yetenekte bazı farklılıklara işaret etmektedir (örneğin, Şekil 6’daki Düğme görevine bakınız). Şekil 6: Motive olmuş deneklerin gözlemlenen verileri ve görev ve grup başına modelin uygun değerleri: Boxplots, her iki grup için de görev başına başarı oranını gösterir (yeşil = Alan; turuncu = Lab). Kalın yatay çizgiler medyan değerleri gösterir, kutular kuşlar için birinci ila üçüncü çeyrekler arasında uzanır. Boxplots, yalnızca motive olmuş kuşlardan gelen verileri gösterir (görsel netliği artırmak için). Bireysel gözlemler noktalarla gösterilir (daha geniş alan, veri noktası başına daha fazla gözlem olduğunu gösterir). Kırmızı yatay çizgiler takılı değerleri gösterir. Takılan değerler tüm veri kümesinden kaynaklanır. Bite (sol altta), Button (üst ortada) ve Seesaw (sağ üstte) görevlerinin illüstrasyonları dahildir. Daha önce32. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Bu sonuçlar, hayvanlar farklı deneyimlere ve ekolojik koşullara sahip olsalar bile, karşılaştırmalı araştırma metodolojisinin fizibilitesini göstermektedir. Düğme görevi gibi yalnızca tek bir görevi kullanarak yenilikçi problem çözme yeteneklerinin karşılaştırılması, uzun vadeli esir kuşların daha iyi problem çözücüler olduğu konusunda yanlış bir sonuç vermiş olabilir. Bu fark, laboratuvar popülasyonunun çubuk yerleştirme deneyleri ile ilgili deneyimi ile açıklanabilirken, motor eylem vahşi popülasyonlar için ekolojik olarak alakalı olmayabilir. Bu tür farklılıklar, farklı türler karşılaştırıldığında potansiyel olarak daha belirgin olabilir (bkz.19). Ayrıca, motivasyonun problem çözme yeteneğini nasıl etkilediğini test ederken, aynı zamanda motivasyonu kontrol ederken iki grubun sonuçlarını karşılaştırdık. Bu nedenle, İnovasyon Arenası’nın 20 teknik problemi, belirli görevlerdeki grup farklılıklarını tespit etmek için değil, aynı zamanda grupların genel yenilikçi yeteneklerini tahmin etmek için de kullanılabilir. Goffin’in kakadusu söz konusu olduğunda, her iki grup da, eğer isterlerse, yani cihazla etkileşime girmeye motive olurlarsa, birçok ödül alma yeteneğine sahip olabilirler. Tablo 1: Kodlama davranışları için protokol: Kodlanmış davranışsal değişkenlerin ayrıntılı açıklaması. Daha önce32. Bu tabloyu indirmek için lütfen tıklayınız. Tablo 2: Ana bileşen çıktısı: 0,40’ın üzerindeki faktör yüklemeleri kalın olarak yazdırılır. Daha önce32. Bu tabloyu indirmek için lütfen tıklayınız. Tablo 3: Göreve yönelik davranışların ve ana bileşenlerin konuları ve değerleri hakkında ayrıntılar: Ölçüm yükleri PC başına 0,40’ın üzerine çıkarsa üst simgeler. Daha önce32. Bu tabloyu indirmek için lütfen tıklayınız. Tablo 4: Çözme olasılığı için modelin sabit etki sonuçları. Daha önce32. Bu tabloyu indirmek için lütfen tıklayınız. Ek Dosya: Innovation Arena teknik çizimi (InnovationArena.3dm). Boyutlar biraz sapabilir. Örneğin, ücretsiz ve açık kaynaklı bir 3D model görüntüleyici39 olan 3dviewer.net’a yüklenebilir. Bu Dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.

Discussion

İnovasyon Arenası, yenilikçi, teknik problem çözmeyi test etmek için yeni bir protokoldür. İnovasyon Arenası’nın görevlerini tasarlarken, bir dizi türün morfolojik kısıtlamaları (örneğin, gagalar, burunlar, pençeler, pençeler veya eller kullanarak) göz önüne alındığında, görevlerin çözülmesinin mümkün olması gerektiğini dikkatlice düşündük. Daha önce test edilmiş türler ile gelecekte test edilecek türler arasında daha geniş bir karşılaştırılabilirlik sağlamak için, ilgili modelle mümkünse, bu görevlerin kullanılmasını teşvik ediyoruz. Bununla birlikte, bazı görevlerin bir türün belirli morfolojik sınırlarına göre ayarlanması gerekebileceğinin farkındayız. En önemlisi, görevlerin konular için yeni olması gerekir, bu da yeni, alternatif tasarımlar gerektirebilir. İnovasyon Arenası’nın bir avantajı, farklı görevlerin sayısı nedeniyle, gelecekteki çalışmalarda bazı görevlerin ayarlanması veya değiştirilmesi gerekse bile, karşılaştırmaların hala mümkün ve bilgilendirici olacağıdır.

Çalışmayı planlarken, ön test aşamasının (örneğin, cihazın tasarlanması ve inşası) önemli miktarda zaman gerektirebileceği göz önünde bulundurulmalıdır. Ayrıca, konuları cihaza iyice alıştırmak önemlidir. Farklı gruplar keşifsel yaklaşımları ve neotik reaksiyonları bakımından önemli ölçüde farklılık gösterebilir40,41,42. Neofobik reaksiyonların ortadan kaldırılması (veya azaltılması) karşılaştırmaları daha güvenilir hale getirecek ve motivasyonun rolünün tanımlanmasına izin verecektir. Yeniliklerin zaman içinde bireysel olarak ortaya çıkışını ölçmek ve sosyal öğrenmeden kaçınmak için, deneklerin tekrar tekrar ve bireysel olarak test edilmesi çok önemlidir, bu da saha koşullarında zor olabilir. Birçok tür için, vahşi yakalanan deneklerin yeni çevreye, insan varlığına ve etkileşime alışmaları ve çalışan bir ayırma prosedürü geliştirmeleri için geniş zamana ihtiyaçları olacaktır. Ayrıca, oturum başına her birey için randomizasyon programına sıkı sıkıya bağlı kalmak pratik olarak mümkün olmayabilir. Çalışmamızdaki uzun süreli esir cockatoolar, bireysel isimleriyle çağrıldıklarında test bölmesine girmek için eğitilirken, hangi bireyin sahadaki test odasına girdiği konusunda daha fırsatçı olmamız gerekiyordu. Motivasyon seviyelerinin yanı sıra, İnovasyon Arenası’nı kullanarak karşılaştırmalı bir çalışmanın sonuçlarını etkileyebilecek başka bir faktörle karşılaştık. Beslenme tercihleri ve yiyecek mevcudiyeti nedeniyle, iki grup için farklı ödül türleri kullandık, bu da yabani kakatoların beslenme sürelerini laboratuvar kuşlarına kıyasla artırdı. Bu farklılıkları, bir bireyin arena ile karşı karşıya kaldığı toplam süreye besleme süresi (3 saniyeyi aşarsa) ekleyerek hesaba kattık. Bu protokol, beslenme süresi nedeniyle arena ile etkileşim süresinin bir grupta azalmamasını sağladı. Gelecekteki çalışmalar bu potansiyel konuyu göz önünde bulundurmalı ve bu protokolü zaten alışkanlık aşamasında uygulamayı hedefleyebilir.

Bu yöntemin gücü ve yeniliği, daha çeşitli görevlerin kombinasyonunu, bu görevlerin eşzamanlı sunumunu, cihazla karşılaşma başına birden fazla ödülü ve her bir konu için cihaza tekrar tekrar maruz kalmayı içerir.

Ayrıca, bireyler herhangi bir yeni görevi çözmeyene kadar test edilir. Sabit sayıda oturumun aksine, bu maksimum (veya asimptotik düzeydeki) çözüm keşfi, oturum başına çözülen görev sayısıyla birlikte, bir grubun değişen bir ortama potansiyel adaptasyonu hakkında bilgilendirici olabilir.

Alternatif bir yönteme örnek olarak, bir görevi dört farklı çözümle çözmenin mümkün olduğu, ancak cihaz18 ile karşılaşma başına yalnızca bir ödülün alınabildiği ve bu nedenle zaman içindeki inovasyon oranının tahmini önemli ölçüde sınırlı olduğu Çoklu Erişim Kutusu’dur (MAB). Dahası, türe özgü olabilecek tek görevlerle ilgili zorluklar, bilişsel yeteneklere göre performansların karşılaştırılmasını güçlü bir şekilde etkileyebilir. Bildiğimiz kadarıyla, görevlerin motor olarak farklı çözümlerle eşzamanlı sunumu, önceki çalışmalarda en fazla altı görevle sınırlandırılmıştır (Federspiel, mynah kuşları üzerinde 6 yönlü MAB, şimdiye kadar yayınlanmamış veriler). MAB, keşif tekniklerini ortaya çıkarmak için çok kullanışlı bir araç olsa da, İnovasyon Arenası’nın kendini yenileme yeteneğinin karşılaştırılması için daha uygun olduğunu düşünüyoruz. Zorluk derecesi de değişen daha geniş bir görev yelpazesi, genel bir teknik problem çözme yetkinliği hakkında daha bilgilendirici olabilir29.

İlk çalışmamızda, aynı türün iki grubunu, deneyimlerinde önemli ölçüde farklılık gösteren Goffin’in kakadusunu başarıyla karşılaştırdık. Bu karşılaştırmayla, özellikle uzun vadeli esaretin problem çözme yeteneklerini etkileyip etkilemediği sorusunu hedefledik. Önceki çalışmalar, uzun süreli bir esir yaşam tarzının bu yetenekleri geliştirdiğini (bkz.30,43), ancak kontrollü deneysel yaklaşımlarla doğrudan karşılaştırmaların nadir olduğunu ileri sürmüştür (ancak bkz.44,45). İnovasyon Arenası’nı kullanarak, bu soruyu hedefleyebildik ve Goffins’in yeni çözümler bulma konusundaki genel kapasitesi üzerinde bir esaret etkisi için hiçbir destek bulamadık, bunun yerine motivasyonel seviye32 üzerinde bir etki bulduk.

Ek olarak, İnovasyon Arenası, yenilikçi problem çözmenin farklı yönlerine odaklanan soruları ele almak için kullanılabilir. Diğer adımlar, ayrışma ve yakınsama etkilerini hedefleyen araştırmaları içerebilir. Örneğin, ekolojilerinde farklılık gösteren yakından ilişkili türler (örneğin, ada türlerine karşı ada dışı türler), aynı zamanda papağan ve bir corvid temsilcisi veya daha önce bireysel fiziksel problem çözmede benzer performanslar gösteren kuş ve primat türleri gibi uzaktan ilişkili türler arasındaki karşılaştırmalar46. İnovasyon Arenası, uzaktan ilişkili olanları bile dahil olmak üzere birçok farklı türü karşılaştırmak için geliştirilmiştir.

Bununla birlikte, bu yöntem bireyler arası farklılıkları araştırmak için de kullanılabilir. Örneğin, inovasyon oranı üzerindeki etkilerini tahmin etmek için kişilik puanlarını tahminci olarak kullanabilirsiniz. Sunulan yöntemin, hayvan ve insan inovasyonunu inceleyen araştırma grupları ve / veya farklı türlerin incelenmesinde uzmanlaşmış laboratuvarlar tarafından işbirliği içinde kullanılabileceğine inanıyoruz.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Bu videonun yapımındaki yardımları için Stefan Schierhuber ve David Lang’a, teknik çizimlerdeki yardımları için Christoph Rössler’e ve bu el yazmasını düzelttikleri için Poppy Lambert’e teşekkür ederiz. Bu yayın Avusturya Bilim Fonu (FWF; START projesi Y01309 A.A.’ya verildi.) Sunulan araştırma Avusturya Bilim Fonu (FWF; A.A.’ya verilen P29075 ve P29083 projeleri ve M.O.’ya verilen J 4169-B29 projesi) ve Viyana Bilim ve Teknoloji Fonu (WWTF; proje CS18-023 A.A.’ya verildi) tarafından finanse edilmiştir.

Materials

wooden platform Dimensions: woodensemicircle, radius approx. 1.5m
FIXATION SYSTEM
5 x metal nut Dimensions: M8
5 x rod (possibly with U-profile)
5 x threaded rod Dimensions: M8; length: 25cm
5 x wing nut Dimensions: M8
PUZZLE BOXES WITHOUT FUNCTION PARTS
20 x acrylic glass back Dimensions: 17cm x 17.5cm x 0.5cm
20 x acrylic glass base 4 holes for screws roughly; 2cm from each side
Dimensions: trapezoid : 17.5cm  (back) x 15cm (front) x 15cm (sides); 1cm thick
20 x acrylic glass front acrylic glass fronts need to be cut differently for each puzzle box (see drawing)
Dimensions: 17cm x 15cm x 0.5cm
20 x acrylic glass lid cut out 0.5cm at the edges for better fit
Dimensions: trapezoid shape: 18.5cm x 16cm x 16cm x 1cm (thick)
40 x acrylic glass side Dimensions: 17cm x 16cm x 0.5cm
80 x small screw to attach bases to the platform (4 screws per base)
PARTS FOR EACH MECHANSIM PER TASK
to assemble the parts use technical drawing InnovationArena.3dm can be loaded e.g. in 3dviewer.net, which is a free and open source 3D model viewer. github repository: https://github.com/kovacsv/Online3DViewer; please contact authors if you are in need of a different format
TASK TWIST
5x small nuts to attach glass (punch holes) and acrylic glass cube to threaded rod
acrylic glass Dimensions: 2cm x 2cm x 1cm
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
plastic shot glass Dimensions: height: 5cm; rim diameter: 4.5cm; base diameter: 3cm
thin threaded rod Dimensions: length: approx. 10cm
TASK BUTTON
2x nut attach to rod; glue outer nut to rod
Dimensions: M8
acrylic glass V-cut to facilitate sliding of rod
Dimensions: 4cm x 3cm x 1cm (0.5cm V-cut in the middle )
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
threaded rod Dimensions: M8, length: 5cm
TASK SHELF
acrylic glass top Dimensions: 5cm x 4cm x 0.3cm
acrylic glass lower Dimensions: 5cm x 4cm x 1cm
acrylic glass side 1 Dimensions: 4cm x 3cm x 0.5cm
acrylic glass side 2 Dimensions: 4.5cm x 3cm x 0.5cm
thin plastic bucket on side cut off to fit
Dimensions: diameter: approx. 4.5 cm; height: 1cm
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
TASK SLIT room to reach in: 2cm in height
– recommended: add small plastic barrier behind reward so it cannot be pushed further into the box
TASK CLIP
2x acrylic glass Dimensions: 1cm x 1cm x 2cm
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
peg Dimensions: length: approx. 6 cm
thin threaded rod Dimensions: length: approx. 6 cm
TASK MILL
2x arylic glass triangle Dimensions: 10cm x 7.5cm x 7.5cm; thickness: 1cm
2x plastic disc Dimensions: diameter: 12cm
4x small nut for attachment
7x acrylic glass Dimensions: 4.5cm x 2cm, 0.5cm
acrylic glass long position the mill with longer acrylic glass touching lower half of the front (this way the mill can only turn in one direction)
Dimensions: 6.5cm x 2cm, 0.5cm
thin threaded rod Dimensions: length: approx. 4cm
wooden cylinder Dimensions: diameter: 2cm
TASK SWISH
2x acrylic glass Dimensions: 2cm x 1cm x 1cm
4x small nut for attachment
acrylic glass Dimensions: 10cm x 2cm x 1cm
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
thin threaded rod Dimensions: length: approx. 7cm
wooden cylinder Dimensions: diameter: 2cm, cut-off slantwise; longest part: 7cm, shortest part: 5cm
TASK SHOVEL
acrylic glass Dimensions: 20cm x 2cm x 1cm
acrylic glass Dimensions: 7.5cm x 2cm x 1cm
acrylic glass Dimensions: 5cm x 1cm x 1cm
small hinge
TASK SWING
4x nut Dimensions: M8
acrylic glass Dimensions: 7.5cm x 5cm x 1cm
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
cord strings Dimensions: 2x approx. 11cm
thin bent plastic bucket to hold reward; positioned on slant
threaded rod Dimensions: M8; length: 7cm
TASK SEESAW
2x acrylic glass Dimensions: 10cm x 1.5cm x 0.5cm
2x acrylic glass Dimensions: 4cm x 1.5cm x 0.5cm
acrylic glass Dimensions: 10cm x 3cm x 0.5cm
acrylic glass Dimensions: 4cm x 1.5cm x 1cm
small hinge
TASK PLANK
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
thin tin bent approx. 1cm inside box
Dimensions: 6.5cm x 3cm
TASK CUP
plastic shot glass Dimensions: height: 5cm; rim diameter: 4.5; base diameter: 3cm
TASK FLIP-BOX
2x acrylic glass triangle Dimensions: 7cm x 5cm x 5cm; thickness: 0.5cm
2x acrylic glass Dimensions: 4.5cm x 5cm x 0.5cm
2x acrylic glass Dimensions: 7cm x 1cm x 1cm
small hinge
TASK SLIDE
4x acrylic glass Dimensions: 15cm x 1cm x 0.5cm
acrylic glass door Dimensions: 6cm x 6cm x 0.5cm
TASK DJ
2x small nut for attachment
acrylic glass same as box bases
Dimensions: trapezoid : 17.5cm (back) x 15cm (front) x 15cm (sides); 1cm thick
plastic disc Dimensions: diameter 12cm
thin threaded rod Dimensions: length: approx. 3cm
TASK WIRE
acrylic glass Dimensions: 9.5cm x 9.5cm x 0.5cm
acrylic glass Dimensions: 12cm x 2cm x 1cm
2x small hinge
wire from a paperclip
TASK TWIG
2x small hinge
acrylic glass Dimensions: 5cm x 1cm
cardboard slant Dimensions: trapezoid: 17.5cm (back) x 15cm (front) x 17cm (sides)
white cardboard Dimensions: 13cm x 4cm
Y-shaped twig Dimensions: length: approx. 14cm
TASK COVER
acrylic glass same as box bases
Dimensions: trapezoid : 17.5cm (back) x 15cm (front) x 15cm (sides); 1cm thick
thin plastic Dimensions: diameter: 5cm
TASK BITE recommended: put tape on sides of platform the keep reward from falling off
2-3 paper clips
2x cutouts from clipboard Dimensions: 10cm x 3cm
acrylic glass hole in middle
Dimensions: 5cm x 3cm x 1cm
toilet paper
TASK DRAWER
2x acrylic glass Dimensions: 5cm x 2.5cm x 0.5cm
2x acrylic glass Dimensions: 4cm x 3cm x 1cm
acrylic glass hole approx. 2 cm from front
Dimensions: 5cm x 5cm x 1cm
OTHER MATERIAL
wide-angle videocamera
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Fisher, J. The opening of milkbottles by birds. British Birds. 42, 347-357 (1949).
  2. Kummer, H., Goodall, J. Conditions of innovative behaviour in primates. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. B, Biological Sciences. 308 (1135), 203-214 (1985).
  3. Tebbich, S., Griffin, A. S., Peschl, M. F., Sterelny, K. From mechanisms to function: an integrated framework of animal innovation. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 371 (1690), 20150195 (2016).
  4. Reader, S. M., Laland, K. N. Social intelligence, innovation, and enhanced brain size in primates. Proceedings of the National Academy of Sciences. 99 (7), 4436-4441 (2002).
  5. Reader, S. M., Laland, K. N. Primate innovation: Sex, age and social rank differences. International Journal of Primatology. 22 (5), 787-805 (2001).
  6. Lefebvre, L., Whittle, P., Lascaris, E., Finkelstein, A. Feeding innovations and forebrain size in birds. Animal Behaviour. 53 (3), 549-560 (1997).
  7. Lefebvre, L., et al. Feeding innovations and forebrain size in Australasian birds. Behaviour. 135 (8), 1077-1097 (1998).
  8. Timmermans, S., Lefebvre, L., Boire, D., Basu, P. Relative size of the hyperstriatum ventrale is the best predictor of feeding innovation rate in birds. Brain, Behavior and Evolution. 56 (4), 196-203 (2000).
  9. Ducatez, S., Clavel, J., Lefebvre, L. Ecological generalism and behavioural innovation in birds: technical intelligence or the simple incorporation of new foods. Journal of Animal Ecology. 84 (1), 79-89 (2015).
  10. Sol, D., Lefebvre, L., Rodríguez-Teijeiro, J. D. Brain size, innovative propensity and migratory behaviour in temperate Palaearctic birds. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 272 (1571), 1433-1441 (2005).
  11. Sol, D., Sayol, F., Ducatez, S., Lefebvre, L. The life-history basis of behavioural innovations. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 371 (1690), 20150187 (2016).
  12. Griffin, A. S., Guez, D. Innovation and problem solving: A review of common mechanisms. Behavioural Processes. 109, 121-134 (2014).
  13. Laumer, I. B., Bugnyar, T., Reber, S. A., Auersperg, A. M. I. Can hook-bending be let off the hook? Bending/unbending of pliant tools by cockatoos. Proceedings of the Royal Society B. Biological Sciences. 284 (1862), 20171026 (2017).
  14. Rutz, C., Sugasawa, S., Vander Wal, J. E. M., Klump, B. C., St Clair, J. J. H. Tool bending in New Caledonian crows. Royal Society Open Science. 3 (8), 160439 (2016).
  15. Weir, A. A. S., Kacelnik, A. A New Caledonian crow (Corvus moneduloides) creatively re-designs tools by bending or unbending aluminium strips. Animal Cognition. 9 (4), 317-334 (2006).
  16. Herrmann, E., Hare, B., Call, J., Tomasello, M. Differences in the cognitive skills of bonobos and chimpanzees. PloS One. 5 (8), 12438 (2010).
  17. Herrmann, E., Call, J., Hernández-Lloreda, M. V., Hare, B., Tomasello, M. Humans have evolved specialized skills of social cognition: The cultural intelligence hypothesis. Science. 317 (5843), 1360-1366 (2007).
  18. Auersperg, A. M. I., Gajdon, G. K., von Bayern, A. M. P. A new approach to comparing problem solving, flexibility and innovation. Communicative & Integrative Biology. 5 (2), 140-145 (2012).
  19. Auersperg, A. M. I., von Bayern, A. M. P., Gajdon, G. K., Huber, L., Kacelnik, A. Flexibility in problem solving and tool use of Kea and New Caledonian crows in a multi access box paradigm. PLoS One. 6 (6), 20231 (2011).
  20. Daniels, S. E., Fanelli, R. E., Gilbert, A., Benson-Amram, S. Behavioral flexibility of a generalist carnivore. Animal Cognition. 22 (3), 387-396 (2019).
  21. Johnson-Ulrich, L., Holekamp, K. E., Hambrick, D. Z. Innovative problem-solving in wild hyenas is reliable across time and contexts. Scientific Reports. 10 (1), 13000 (2020).
  22. Johnson-Ulrich, L., Johnson-Ulrich, Z., Holekamp, K. Proactive behavior, but not inhibitory control, predicts repeated innovation by spotted hyenas tested with a multi-access box. Animal Cognition. 21 (3), 379-392 (2018).
  23. Williams, D. M., Wu, C., Blumstein, D. T. Social position indirectly influences the traits yellow-bellied marmots use to solve problems. Animal Cognition. 24 (4), 829-842 (2021).
  24. Cooke, A. C., Davidson, G. L., van Oers, K., Quinn, J. L. Motivation, accuracy and positive feedback through experience explain innovative problem solving and its repeatability. Animal Behaviour. 174, 249-261 (2021).
  25. Huebner, F., Fichtel, C. Innovation and behavioral flexibility in wild redfronted lemurs (Eulemur rufifrons). Animal Cognition. 18 (3), 777-787 (2015).
  26. Godinho, L., Marinho, Y., Bezerra, B. Performance of blue-fronted amazon parrots (Amazona aestiva) when solving the pebbles-and-seeds and multi-access-box paradigms: ex situ and in situ experiments. Animal Cognition. 23 (3), 455-464 (2020).
  27. Bouchard, J., Goodyer, W., Lefebvre, L. Social learning and innovation are positively correlated in pigeons (Columba livia). Animal Cognition. 10 (2), 259-266 (2007).
  28. Griffin, A. S., Diquelou, M., Perea, M. Innovative problem solving in birds: a key role of motor diversity. Animal Behaviour. 92, 221-227 (2014).
  29. Webster, S. J., Lefebvre, L. Problem solving and neophobia in a columbiform-passeriform assemblage in Barbados. Animal Behaviour. 62 (1), 23-32 (2001).
  30. Haslam, M. 34;Captivity bias" in animal tool use and its implications for the evolution of hominin technology. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 368 (1630), 20120421 (2013).
  31. Lambert, M. L., Jacobs, I., Osvath, M., von Bayern, A. M. P. Birds of a feather? Parrot and corvid cognition compared. Behaviour. , 1-90 (2018).
  32. Rössler, T., et al. Using an Innovation Arena to compare wild-caught and laboratory Goffin´s cockatoos. Scientific Reports. 10 (1), 8681 (2020).
  33. Laumer, I. B., Bugnyar, T., Auersperg, A. M. I. Flexible decision-making relative to reward quality and tool functionality in Goffin cockatoos (Cacatua goffiniana). Scientific Reports. 6, 28380 (2016).
  34. Friard, O., Gamba, M. BORIS: a free, versatile open-source event-logging software for video/audio coding and live observations. Methods in Ecology and Evolution. 7 (11), 1325-1330 (2016).
  35. R. Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. , (2020).
  36. McCullagh, P., Nelder, J. A. Generalized linear models. Monographs on Statistics and Applied Probability. , (1989).
  37. Forstmeier, W., Schielzeth, H. Cryptic multiple hypotheses testing in linear models: overestimated effect sizes and the winner’s curse. Behavioral Ecology and Sociobiology. 65 (1), 47-55 (2011).
  38. Kaiser, H. F. The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement. 20 (1), 141-151 (1960).
  39. . Online 3D Viewer Available from: https://github.com/lovacsv/Online3DViewer (2021)
  40. Greenberg, R. S., Mettke-Hofmann, C. Ecological aspects of neophobia and neophilia in birds. Current Ornithology. 16, 119-169 (2001).
  41. Mettke-Hofmann, C., Winkler, H., Leisler, B. The Significance of Ecological Factors for Exploration and Neophobia in Parrots. Ethology. 108 (3), 249-272 (2002).
  42. O’Hara, M., et al. The temporal dependence of exploration on neotic style in birds. Scientific Reports. 7 (1), 4742 (2017).
  43. Chevalier-Skolnikoff, S., Liska, J. O. Tool use by wild and captive elephants. Animal Behaviour. 46 (2), 209-219 (1993).
  44. Benson-Amram, S., Weldele, M. L., Holekamp, K. E. A comparison of innovative problem-solving abilities between wild and captive spotted hyaenas, Crocuta crocuta. Animal Behaviour. 85 (2), 349-356 (2013).
  45. Gajdon, G. K., Fijn, N., Huber, L. Testing social learning in a wild mountain parrot, the kea (Nestor notabilis). Animal Learning and Behavior. 32 (1), 62-71 (2004).
  46. Shettleworth, S. J. . Cognition, Evolution, and Behavior. , (2009).

Tags

Innovation ArenaProblem-solvingComparative CognitionInnovative BehaviorGoffin’s CockatooCaptivity Effects

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Rössler, T., Mioduszewska, B., O’Hara, M., Huber, L., Prawiradilaga, D. M., Auersperg, A. M. I. The Innovation Arena: A Method for Comparing Innovative Problem-Solving Across Groups. J. Vis. Exp. (183), e63026, doi:10.3791/63026 (2022).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

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

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image