Name: integrating visual psychophysical assays within a y-maze to isolate the role that visual features play in navigational decisions
Uploaded: 2019-05-02T13:00:00
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Wir danken Bryton Hixson für die Unterstützung beim Setup. Dieses Programm wurde vom Grundlagenforschungsprogramm, Umweltqualität und Installationen (EQI; Dr. Elizabeth Ferguson, Technische Direktorin), US Army Engineer Research and Development Center.

Alle experimentellen Protokolle wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee des Environmental Laboratory, US Army Engineer and Research and Development Center, Vicksburg, MS, USA (IACUC-2013-3284-01) genehmigt.
1. Sensorisches Labyrinth-Design
<ol><li>Führen Sie das Experiment in einer wasserdichten Polymethylmethacrylat Y-Maze Plattform (im eigenen Haus) auf einer transparenten Unterstützungsplattform in einem speziellen Raum. Hier ist die Plattform 1,9 cm dick und wird von 4 7...

<ol>
	<li>Dall, S. R. X., Olsson, O., McNamara, J. M., Stephens, D. W., Giraldeau, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Information+and+its+use+by+animals+in+evolutionary+ecology.">Information and its use by animals in evolutionary ecology.</a> Trends in Ecology and Evolution. 20 (4), 187-193 (2005).</li><li>Pitcher, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensory+information+and+the+organization+of+behaviour+in+a+shoaling+cyprinid+fish.">Sensory information and the organization of behaviour in a shoaling cyprinid fish.</a> Animal Behaviour. 27, 126-149 (1979).</li><li>Partridge, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+structure+and+function+of+fish+schools.">The structure and function of fish schools.</a> Scientific American. 246 (6), 114-123 (1982).</li><li>Fern&#225;ndez-Juricic, E., Erichsen, J. 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(114), e54049 (2016).</li><li>Zhang, Q., Kobayashi, Y., Goto, H., Itohara, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+T-maze+based+apparatus+and+protocol+for+analyzing+delay-+and+effort-based+decision+making+in+free+moving+rodents.">An automated T-maze based apparatus and protocol for analyzing delay- and effort-based decision making in free moving rodents.</a> Journal of Visualized. Experiments. (138), e57895 (2018).</li><li>Videler, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Fish Swimming. , (1993).</li><li>Orger, M. B., Smear, M. C., Anstis, S. 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R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Virtual+reality+for+freely+moving+animals.">Virtual reality for freely moving animals.</a> Nature Methods. 14 (10), 995-1002 (2017).</li><li>Warren, W. H., Kay, B., Zosh, W. D., Duchon, A. P., Sahuc, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optic+flow+is+used+to+control+human+walking.">Optic flow is used to control human walking.</a> Nature Neuroscience. 4 (2), 213-216 (2001).</li><li>Silverman, J., Suckow, M. A., Murthy, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The IACUC Handbook. , (2014).</li></ol>

Visuelle Hinweise sind dafür bekannt, eine optomotorische Reaktion bei Fischen auszulösen, die schwarzen und weißen Gittern ausgesetzt sind13, und es gibt zunehmend theoretische und empirische Beweise dafür, dass die Geschwindigkeit der Nachbarn eine einflussreiche Rolle bei der Steuerung der dynamischen Wechselwirkungen spielt. beobachtet in Fischschulen7,14,15,16<s...

Tiere spüren und interpretieren ihren Lebensraum kontinuierlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen, wenn sie mit anderen interagieren und in lauter Umgebung navigieren. Einzelpersonen können ihr Situationsbewusstsein und ihre Entscheidungsfindung verbessern, indem sie soziale Informationen in ihr Handeln integrieren. Soziale Informationen stammen jedoch weitgehend aus Rückschlüssen durch unbeabsichtigte Hinweise (d. h. plötzliche Manöver zur Vermeidung eines Raubtiers), die unzuverlässig sein können, und nicht durch direkte Signale, die sich entwickelt haben, um bestimmte Nachrichten zu kommunizieren (z. B. das Wackeln Tanz in Honigbienen)1. Es kann für die Ermittler eine schwierige Aufgabe sein, zu ermitteln, wie Einzelpersonen den Wert von sozialen Hinweisen oder sensorischen Informationen schnell einschätzen, insbesondere wenn Einzelpersonen in Gruppen unterwegs sind. Vision spielt eine wichtige Rolle bei der Steuerung sozialer Interaktionen2,3,4 und Studien haben die Interaktionsnetzwerke abgeleitet, die in Fischschulen auf der Grundlage des Sichtfeldes jedes Einzelnen entstehen können5, 6. Fischschulen sind jedoch dynamische Systeme, die es aufgrund der inhärenten Kolkollaturen und verwirrenden Faktoren, die sich aus den Interaktionen zwischen Gruppenmitgliedern ergeben, schwierig machen, individuelle Reaktionen auf bestimmte Merkmale oder Nachbarschaftsverhalten zu isolieren. Der Zweck dieses Protokolls ist es, die aktuelle Arbeit zu ergänzen, indem isoliert wird, wie alternative visuelle Merkmale die Richtungsentscheidungen von Personen beeinflussen können, die allein oder innerhalb von Gruppen reisen.
Der Vorteil des aktuellen Protokolls besteht darin, ein manipulatives Experiment mit Computervisualisierungstechniken zu kombinieren, um die elementaren visuellen Merkmale zu isolieren, die ein Individuum in der Natur erleben kann. Insbesondere wird das Y-Maze (Abbildung 1) verwendet, um die Richtungswahl auf eine binäre Antwort zu reduzieren und computeranimierte Bilder einzuführen, die das Schwimmverhalten virtueller Nachbarn nachahmen. Diese Bilder werden von unterhalb des Labyrinths nachoben, um die Silhouetten von Konspezifien nachzuahmen, die unter einem oder mehreren Motiven schwimmen. Die visuellen Eigenschaften dieser Silhouetten, wie Morphologie, Geschwindigkeit, Koscherenz und Schwimmverhalten,sind leicht auf alternative Hypothesen 7 zugeschnitten.
Dieses Papier zeigt den Nutzen dieses Ansatzes, indem es isoliert, wie Individuen einer Modell-Sozialfischart, der Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas), auf die relative Geschwindigkeit virtueller Nachbarn reagieren. Der Protokollfokus liegt hier auf der Frage, ob sich der Richtungseinfluss virtueller Nachbarn mit ihrer Geschwindigkeit ändert und, wenn ja, die Form der beobachteten Beziehung quantifiziert. Insbesondere wird der Richtungshinweis dadurch erzeugt, dass ein fester Anteil der Silhouetten als Führungspersönlichkeiten fungiert und sich ballistisch auf den einen oder anderen Arm zubewegt. Die verbleibenden Silhouetten fungieren als Ablenkungshilfe, indem sie sich zufällig bewegen, um Hintergrundgeräusche bereitzustellen, die durch Anpassen des Führungs-/Ablensverhältnisses optimiert werden können. Das Verhältnis von Führungspersönlichkeiten zu Ablenkern erfasst die Koherenz der Richtungshinweise und kann entsprechend angepasst werden. Ablenkungssilhouetten bleiben auf den Entscheidungsbereich ("DA", Abbildung 1A) beschränkt, indem die Silhouetten von der Grenze reflektiert werden. Leader-Silhouetten dürfen jedoch den DA-Bereich verlassen und ihren vorgesehenen Arm betreten, bevor sie langsam verschwinden, sobald die Silhouetten 1/3 die Länge des Arms durchquert haben. Wenn Die Führungspersönlichkeiten die DA verlassen, nehmen neue Leader-Silhouetten ihren Platz ein und verfolgen ihren genauen Weg, um sicherzustellen, dass das Verhältnis von Führungskraft/Ablens während des gesamten Experiments konstant im DA bleibt.
Die Verwendung von virtuellen Fischen ermöglicht die Kontrolle der visuellen sensorischen Informationen, während die Richtungsreaktion des Themas überwacht wird, die neue Merkmale der sozialen Navigation, Bewegung oder Entscheidungsfindung in Gruppen offenbaren kann. Der hier verwendete Ansatz kann auf eine Breite von Fragen angewendet werden, wie z. B. Auswirkungen sublealischer Belastung oder Raubaufnehmen auf soziale Interaktionen, indem die Computeranimation manipuliert wird, um Verhaltensmuster unterschiedlicher Komplexität zu erzeugen.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Black and white IP camera</td>
			<td>Noldus, Leesburg, VA, USA</td>
			<td></td>
			<td>https://www.noldus.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Extruded aluminum</td>
			<td>80/20 Inc., Columbia City, IN, USA</td>
			<td>3030-S</td>
			<td>https://www.8020.net 3.00&#34; X 3.00&#34; Smooth T-Slotted Profile, Eight Open T-Slots</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Finfish Starter with Vpak, 1.5 mm extruded pellets</td>
			<td>Zeigler Bros. Inc., Gardners, PA, USA</td>
			<td></td>
			<td>http://www.zeiglerfeed.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Golden shiners</td>
			<td>Saul Minnow Farm, AR, USA</td>
			<td></td>
			<td>http://saulminnow.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ImageJ (v 1.52h) freeware</td>
			<td>National Institute for Health (NIH), USA</td>
			<td></td>
			<td>https://imagej.nih.gov/ij/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED track lighting</td>
			<td>Lithonia Lightening, Conyers, GA, USA</td>
			<td>BR20MW-M4</td>
			<td>https://lithonia.acuitybrands.com/residential-track</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Oracle 651 white cut vinyl</td>
			<td>651Vinyl, Louisville, KY, USA</td>
			<td>651-010M-12:5ft</td>
			<td>http://www.651vinyl.com. Can order various sizes.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PowerLite 570 overhead projector</td>
			<td>Epson, Long Beach CA, USA</td>
			<td>V11H605020</td>
			<td>https://epson.com/For-Work/Projectors/Classroom/PowerLite-570-XGA-3LCD-Projector/p/V11H605020</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Processing (v 3) freeware</td>
			<td>Processing Foundation</td>
			<td></td>
			<td>https://processing.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R (3.5.1) freeware</td>
			<td>The R Project for Statistical Computing</td>
			<td></td>
			<td>https://www.r-project.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ultra-white 360 theater screen</td>
			<td>Alternative Screen Solutions, Clinton, MI, USA</td>
			<td>1950</td>
			<td>https://www.gooscreen.com. Must call for special cut size</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Z-Hab system</td>
			<td>Pentair Aquatic Ecosystems, Apopka, FL, USA</td>
			<td></td>
			<td>https://pentairaes.com/. Call for details and sizing.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

integrating visual psychophysical assays within a y-maze to isolate the role that visual features play in navigational decisions

Kollektives Tierverhalten entsteht aus individuellen Motivationen und sozialen Interaktionen, die für die individuelle Fitness entscheidend sind. Fische haben lange Zeit Untersuchungen zu kollektiven Bewegungen inspiriert, insbesondere zu ihrer Fähigkeit, Umwelt- und Sozialinformationen über ökologische Kontexte hinweg zu integrieren. Diese Demo veranschaulicht Techniken zur Quantifizierung von Verhaltensreaktionen von Fischen, in diesem Fall Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas), zu visuellen Reizen mittels Computervisualisierung und digitaler Bildanalyse. Jüngste Fortschritte in der Computervisualisierung ermöglichen empirische Tests im Labor, bei denen visuelle Funktionen gesteuert und fein manipuliert werden können, um die Mechanismen sozialer Interaktionen zu isolieren. Der Zweck dieser Methode ist es, visuelle Features zu isolieren, die die Richtungsentscheidungen des Individuums beeinflussen können, ob einsam oder mit Gruppen. Dieses Protokoll enthält Besonderheiten der physischen Y-Maze-Domäne, Aufzeichnungsgeräte, Einstellungen und Kalibrierungen des Projektors und der Animation, experimentelle Schritte und Datenanalysen. Diese Techniken zeigen, dass Computeranimation biologisch sinnvolle Reaktionen hervorrufen kann. Darüber hinaus sind die Techniken leicht anpassbar, um alternative Hypothesen, Domänen und Arten für eine breite Palette von experimentellen Anwendungen zu testen. Die Verwendung virtueller Reize ermöglicht die Reduzierung und den Ersatz der Anzahl der benötigten lebenden Tiere und reduziert somit den Laboraufwand.
Diese Demonstration testet die Hypothese, dass kleine relative Unterschiede in den Bewegungsgeschwindigkeiten (2 Körperlängen pro Sekunde) virtueller Konspezifien die Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessern, mit der Diebe den Richtungshinweisen des virtuellen Silhouetten. Die Ergebnisse zeigen, dass Die Richtungsentscheidungen von Shinern durch die Erhöhung der Geschwindigkeit der visuellen Hinweise erheblich beeinflusst werden, selbst bei Hintergrundrauschen (67% Bildkoherenz). In Ermangelung von Bewegungshinweisen wählten die Probanden ihre Richtungen nach dem Zufallsprinzip aus. Das Verhältnis zwischen Entscheidungsgeschwindigkeit und Cue-Geschwindigkeit war variabel und die Erhöhung der Cue-Geschwindigkeit hatte einen bescheiden enunmächtigen Einfluss auf die Richtungsgenauigkeit.

Hypothese und Design
Um den Nutzen dieses experimentellen Systems zu demonstrieren, haben wir die Hypothese getestet, dass die Genauigkeit, mit der Golden Shiner einem visuellen Hinweis folgt, sich mit der Geschwindigkeit dieses Hinweises verbessern wird. Es wurden Wild-Golden Shiner verwendet (N = 16, Körperlängen, BL und Nassgewichte, WW, waren 63,4 x 3,5 mm und 1,8 x 0,3 g, respektvoll). Die Kosche...

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Integrating Visual Psychophysical Assays within a Y-Maze to Isolate the Role that Visual Features Play in Navigational Decisions

Integration visueller psychophysischer Assays in ein Y-Maze, um die Rolle zu isolieren, die visuelle Features bei Navigationsentscheidungen spielen

Hier stellen wir ein Protokoll vor, um einen Verhaltenstest zu demonstrieren, der quantifiziert, wie alternative visuelle Merkmale, wie Bewegungshinweise, Richtungsentscheidungen bei Fischen beeinflussen. Repräsentative Daten werden über die Geschwindigkeit und Genauigkeit dargestellt, wo Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas) virtuellen Fischbewegungen folgen.

Collective animal behavior arises from individual motivations and social interactions that are critical for individual fitness. Fish have long inspired ...

Unser Protokoll ermöglicht es uns, visuelle Merkmale zu imitieren, die ein frei bewegender Fisch erleben kann, wenn er in einer Gruppe reist, und zu quantifizieren, wie diese Funktionen ihre Navigationsentscheidungen beeinflussen. Diese Technik kann verwendet werden, um individuelle Richtungsentscheidungen auf Ebene als Reaktion auf einen sensorischen Hinweis zu verknüpfen, um zu sehen, wie sich diese Entscheidungen basierend auf den Handlungen anderer ändern. Unsere Methoden geben Einen Einblick in die Bewertung und Navigation von Tieren in ihrer Umgebung und die entstehenden Eigenschaften, die mit kollektiver Entscheidungsfindung, künstlicher Intelligenz und komplexen technischen Systemen verbunden sind.Die Durchführung psychophysischer Assays an frei beweglichen Individuen ist eine Herausforderung. Wir bemühen uns kontinuierlich, die Kontrolle über die Sinneserfahrung des Tieres zu maximieren, ohne ihr Verhalten durch unerwünschte Hinweise von der Ausrüstung zu schwächen. Die Videodokumentation ist ein hervorragendes Format zur Klärung komplexer experimenteller Methoden, da sie die Transparenz und hoffentlich reproduzierbarkeitde Methode erhöht.Beginnen Sie mit einer kundenspezifischkonstruierten wasserdichten Polymethylmethacrylat Y Labyrinth Plattform auf der transparenten Unterstützungsplattform in einem speziellen Raum. Der Y-Arm-Halte- und linker und rechter Domänenbereich sollte baugleich sein. So sind hier die Y-Labyrintharme 46 Zentimeter lang, 23 Zentimeter breit und 20 Zentimeter tief, mit einem zentralen Entscheidungsbereich von etwa 46 Zentimetern Durchmesser.Installieren Sie eine schwarze und weiße Gigabyte-Ethernet-Kamera, um das Labyrinth von oben aufzuzeichnen und das Verhalten der Fische und die visuellen Projektionen mit neun Meter langen Internetprotokollkabeln, die an einen Computer mit einer Ethernet-Karte mit einem Gigabyte in einem Kontrollraum angeschlossen sind, aufzuzeichnen. Verwenden Sie dann die Software des angeschlossenen Computers, um die Kameraeinstellungen so anzupassen, dass die Bildklarheit für die Visualisierung der relevanten Verhaltensweisen optimiert ist. Installieren Sie vier Oberleitungsbeleuchtungssysteme an den Wänden des Versuchsraums und positionieren Sie die Lichter, um Reflexionen im Labyrinth zu vermeiden.Sichern Sie sich einen kurzen Wurfprojektor am unteren Rand der Stützstruktur des Labyrinths und legen Sie die Projektionsauflösung auf 1440 x 900 Pixel fest. Verwenden Sie dann ein Bildverarbeitungsprogramm, um die vom Projektor erzeugten Lichtverzerrungen zu messen und zu korrigieren. Bevor Sie mit den Experimentellen beginnen, stellen Sie die Umweltbedingungen im Labyrinth auf die des Haltesystems ein und bringen Sie die Tiere für bis zu 40 Minuten pro Tag für fünf Tage in die Domäne, ohne dass der Computer visuelle Reize erzeugt.Während dieser Zeit können Sie den betreffenden Fisch auswählen, zuweisen, wiegen, messen und in die Versuchstanks übertragen. Um einen psychophysischen Test zu initiieren, schalten Sie den Raumprojektor und die Licht emittierenden Diodenlichtspursysteme auf das vorgegebene Helligkeitsniveau ein, damit sich die Glühbirnen erwärmen können. Öffnen Sie das Kamera-Viewer-Programm und laden Sie die Einstellungen für Blende, Farbe und Aufnahme, die während des Setups gespeichert wurden, um sicherzustellen, dass die beste Videoqualität abgerufen werden kann, und aktivieren Sie die Kamera, die für die Aufnahme verwendet werden soll.Wählen Sie Features im Dropdown-Menü Kamera aus und navigieren Sie zum gespeicherten Ordner Kameraeinstellungen. Öffnen Sie die gespeicherten Einstellungen, um die Videoqualität zu bestätigen, und klicken Sie auf Kontinuierliche Aufnahme, bevor Sie das Viewer-Programm schließen. Geben Sie die für die aktuelle Studie ausgewählten Werte ein, geben Sie anhand des vorgegebenen Versuchsplans mit randomisierten Expositionen für die Behandlung von Themen im Verlauf des Experiments die für die aktuelle Studie ausgewählten Werte ein und zeichnen Sie die Behandlungskombinationsdaten in das Labor-Notebook auf und drücken Sie die Rückgabetaste im Vfish.pde-Fenster, um die visuellen Projektionen zu initiieren. Wenn die virtuellen Fische in der Domäne erscheinen, protokollieren Sie die Uhrzeit und heben Sie das Haltetor an. Beenden Sie die Studie, wenn 50 % des Körpers des betreffenden Fisches in einen Wahlarm übergeht oder wenn die vorgesehene experimentelle Testphase verstrichen ist.Protokollieren Sie die Uhrzeit, die Start- und Stoppzeiten von der Stoppuhr und die Wahl des Fisches. Beenden Sie die Videoaufzeichnung, und drücken Sie die Pause im visuellen Reizprogramm, um den Benutzer zur Eingabe der Testergebnisdaten aufzufordern. Nach Bestätigung der Auswahl kehrt das Programm zum ersten Bildschirm zurück und wartet auf die Werte für die nächste experimentelle Studie.Dann kehren Sie den Fisch in seinen Haltetank zurück und legen Sie den nächsten Fisch für den nächsten Versuch in den Haltebereich Y-Arm. Am Ende einer Sitzung, drücken Sie Im Programm, sobald der letzte Fisch der Sitzung eine Entscheidung getroffen hat, die Sitzungsdaten in die Datei zu schreiben. Wiederholen Sie den Wasseraustausch am Ende der Vormittagssitzung, um die Stabilität der Wasserqualität zwischen den Versuchen zu gewährleisten, und überprüfen Sie das Labor-Notebook, um die erforderlichen Notizen zu machen.Drücken Sie nach dem Test am letzten Nachmittag den Stopp im visuellen Reizprogramm, um die gesammelten Daten in den Datenausgangsordner auszugeben. In diesem repräsentativen Experiment zeigte die Mehrheit der Fische eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit, mit der sie den Richtungsreizen folgten, als die Geschwindigkeit dieser Reize zunahm. Der Trend in der Entscheidungsgeschwindigkeit war jedoch inkonsistent und sehr variabel über die Stimulusgeschwindigkeit, was darauf hindeutet, dass Themen im Durchschnitt fünf- bis 20-mal länger brauchten, um ihre Entscheidung zu treffen, wenn sich die Reize bewegten, als wenn sie es nicht waren.Unsere Methoden können um Tests der Auswirkungen subletaler Belastungen auf die Reaktionszeit und Konsistenz auf den Austausch und die Übertragung sozialer Informationen zwischen Individuen erweitert werden. Unsere Technik hat erfolgreich Y-Labyrinthe und einen zufälligen Punkt-Bewegungstest integriert, der dabei hilft, die sensorischen Regeln aufzudecken, die Individuen beim Navigieren in ihrer Umgebung befolgen. Verwenden Sie bei der Arbeit mit Wasser und Strom Sicherheitsvorkehrungen wie GFCI-Schalter, Tropfschleifen und stoßfestes rutschfestes Schuhwerk, um die Wahrscheinlichkeit eines elektrischen Schlags und Rutschens zu verringern.

Research

JoVE Journal

Behavior

Methods to Explore the Influence of Top-down Visual Processes on Motor Behavior

Methoden, um den Einfluss von Top-down-Prozesse auf Visuelle Motor Verhalten erkunden

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are ...

Forschung

Verhalten

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Topographische Schätzung von Visual Bevölkerung rezeptiven Felder von fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic ...

Practical Methodology of Cognitive Tasks Within a Navigational Assessment

Praktische Methodologie der kognitiven Aufgaben innerhalb eines Navigations Bewertung

This paper describes an approach for measuring navigation accuracy relative to cognitive skills. The methodology behind the assessment will thus be ...

Methods to Test Visual Attention Online

Methoden zur Visuelle Aufmerksamkeit Online Testen

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Eine Methode zur Quantifizierung von Visual Information Processing bei Kindern Eye-Tracking

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Visualizing Visual Adaptation

Visualisierung Visuelle Adaptation

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Psychophysical Tracking Method to Measure Taste Preferences in Children and Adults

Psycho-physischen Tracking-Methode zur Geschmackspräferenzen bei Kindern messen und Erwachsene

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Visual Classical Conditioning in Wood Ants

Visuelle Klassische Konditionierung in Waldameisen

Several species of insects have become model systems for studying learning and memory formation. Although many studies focus on freely moving animals, ...

A Visual Guide for Studying Behavioral Defenses to Pathogen Attacks in Leaf-Cutting Ants

Ein visueller Leitfaden für das Studium des Verhaltens Abwehr zu Erreger greift in Blatt-schneiden-Ameisen

The complex lifestyle, evolutionary history of advanced cooperation, and disease defenses of leaf-cutting ants are well studied. Although numerous studies ...