Name: measuring light-switching behavior using an occupancy and light data logger
Uploaded: 2020-01-16T15:00:00
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Die Studie wurde von der Ethikkommission der SWPS Universität für Sozial- und Geisteswissenschaften in Warschau (Nummer 46/2016) genehmigt.
1. Auswahl einer experimentellen Site für die Protokollierung
<ol><li>Wählen Sie einen Indoor-Experimentierplatz, der die Montage des Loggers in unmittelbarer Nähe zur Lichtquelle (für eine angemessene Lichtänderungserkennung) ermöglicht, sowie die Daten über das Verhalten bezüglich des Raumbelegungsstatus (für eine angemessene Bewegungserkenn...

<ol>
	<li>Steg, L., Vlek, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Encouraging+pro-environmental+behaviour:+An+integrative+review+and+research+agenda.">Encouraging pro-environmental behaviour: An integrative review and research agenda.</a> Journal of Environmental Psychology. 29 (3), 309-317 (2009).</li><li>Doli&#324;ski, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Is+psychology+still+a+science+of+behaviour.">Is psychology still a science of behaviour.</a> Social Psychological Bulletin. 13, 25025 (2018).</li><li>Grzyb, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Why+can't+we+just+ask?+The+influence+of+research+methods+on+results.+The+case+of+the+"bystander+effect".">Why can't we just ask? The influence of research methods on results. The case of the "bystander effect".</a> Polish Psychological Bulletin. 47 (2), 233-235 (2016).</li><li>Kormos, C., Gifford, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+validity+of+self-report+measures+of+proenvironmental+behavior:+A+meta-analytic+review.">The validity of self-report measures of proenvironmental behavior: A meta-analytic review.</a> Journal of Environmental Psychology. 40, 359-371 (2014).</li><li>Lange, F., Steinke, A., Dewitte, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Pro-Environmental+Behavior+Task:+A+laboratory+measure+of+actual+pro-environmental+behavior.">The Pro-Environmental Behavior Task: A laboratory measure of actual pro-environmental behavior.</a> Journal of Environmental Psychology. 56, 46-54 (2018).</li><li>Lucidi, A., Thevenot, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Do+not+count+on+me+to+imagine+how+I+act:+behavior+contradicts+questionnaire+responses+in+the+assessment+of+finger+counting+habits.">Do not count on me to imagine how I act: behavior contradicts questionnaire responses in the assessment of finger counting habits.</a> Behavior research methods. 46 (4), 1079-1087 (2014).</li><li>Abrahamse, W., Schultz, P. 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P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reliability+analysis+of+observational+data:+Problems,+solutions,+and+software+implementation.">Reliability analysis of observational data: Problems, solutions, and software implementation.</a> Behavior Research Methods, Instruments, &amp; Computers. 35 (3), 391-399 (2003).</li><li>Maclin, O. H., Maclin, M. 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S., Zanzinger, Z., Debose, D., Stephens, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Open+Source+Building+Science+Sensors+(OSBSS):+A+low-cost+Arduino-based+platform+for+long-term+indoor+environmental+data+collection.">Open Source Building Science Sensors (OSBSS): A low-cost Arduino-based platform for long-term indoor environmental data collection.</a> Building and Environment. 100, 114-126 (2016).</li><li>Popoola, O., Munda, J., Mpanda, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparative+analysis+and+assessment+of+ANFIS-based+domestic+lighting+profile+modelling.">Comparative analysis and assessment of ANFIS-based domestic lighting profile modelling.</a> Energy and Buildings. 107, 294-306 (2015).</li><li>Tetlow, R. M., Beaman, C. P., Elmualim, A. A., Couling, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simple+prompts+reduce+inadvertent+energy+consumption+from+lighting+in+office+buildings.">Simple prompts reduce inadvertent energy consumption from lighting in office buildings.</a> Building and Environment. 81, 234-242 (2014).</li><li>van Someren, K., Beaman, P., Shao, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Calculating+the+lighting+performance+gap+in+higher+education+classrooms.">Calculating the lighting performance gap in higher education classrooms.</a> International Journal of Low-Carbon Technologies. 13 (1), 15-22 (2017).</li><li>Landis, J. R., Koch, G. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+measurement+of+observer+agreement+for+categorical+data.">The measurement of observer agreement for categorical data.</a> Biometrics. 33 (1), 159-174 (1977).</li><li>McGraw, K. O., Wong, S. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Forming+inferences+about+some+intraclass+correlation+coefficients.">Forming inferences about some intraclass correlation coefficients.</a> Psychological methods. 1 (1), 30 (1996).</li><li>Hallgren, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computing+inter-rater+reliability+for+observational+data:+an+overview+and+tutorial.">Computing inter-rater reliability for observational data: an overview and tutorial.</a> Tutorials in quantitative methods for psychology. 8 (1), 23 (2012).</li><li>Cialdini, R. B., Kallgren, C. A., Reno, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+focus+theory+of+normative+conduct:+A+theoretical+refinement+and+reevaluation+of+the+role+of+norms+in+human+behavior.">A focus theory of normative conduct: A theoretical refinement and reevaluation of the role of norms in human behavior.</a> Advances in experimental social psychology. 24, 201-234 (1991).</li></ol>

Bei der gleichzeitigen Planung der Nutzung mehrerer Standorte (für die Protokollierung) sollte sichergestellt werden, dass jeder Standort über ein identisches Architekturlayout verfügt, um das Auftreten unterschiedlicher Verhaltensmuster von Teilnehmern auszuschließen (d. h. aufgrund von Belegungszeiten und Lichtwechselmöglichkeiten). Ein geeigneter Standort sollte mit einer oder mehreren Lichtquellen mit nur einem entsprechenden Lichtschalter ausgestattet sein, der für den Insassen sichtbar ist. Wenn sonst, sollte...

Eines der am häufigsten verwendeten Messgrößen für umweltfreundliches Verhalten in der Psychologie sind Selbstberichte in Form von Umfragen, Interviews oder Fragebögen1. Zu den Gründen für diesen Trend wird lediglich die Schwierigkeit bei der Durchführung von Feldexperimenten genannt, die in der Regel eine angemessene Menge an Ressourcen und eine präzise Operationalisierung erfordern2,3. Der Kompromiss lohnt sich jedoch, da es sich gut etabliert hat, dass die Berufung auf Selbstanzeigemaßnahmen bei der Vorhersage desobjektivenVerhaltens 4,5,6irreführend sein kann.
Bei der Vermeidung dieses Problems verwenden Forscher, die sich auf die Untersuchung des Energiesparverhaltens konzentrieren, im Allgemeinen Beobachtungsdaten (nominale Kategorisierung beobachteter Ereignisse, z. B. Ein-/Ausschalten von Lichtern) oder Restdaten (quantifizierbare Belege für ein vergangenes Verhalten, z. B. Energieverbrauch in kWh) als Messungen abhängiger Variablen7. Obwohl beide Arten von Messungen wertvoll sind, werden Beobachtungsdaten am häufigsten in Feldversuchen2,3,8verwendet, insbesondere wenn ihre abhängigen Variablen das Lichtschaltverhalten betreffen.
Vor der Beschaffung von Beobachtungsdaten sollten die Forscher mehrere methodische Fragen berücksichtigen, die: 1) Die Repräsentativität der Stichprobe sind; 2) die Anzahl der Beobachter, um mögliche menschliche Fehler auszuschließen; 3) Vereinbarung zwischen Beobachtern, um die Voreingenommenheit der Experimentatoren auszuschließen; 4) Beobachterort, der verborgen bleiben sollte, um die Möglichkeit zu verringern, von den Teilnehmern entdeckt zu werden; 5) klar und spezifisch definierte Beobachtungscodierung; 6) Vortest von Beobachtungsmaßnahmen; 7) Beobachterausbildung; und 8) Festlegung eines systematischen Zeitpunkts der Beobachtung9. Obwohl die meisten der genannten Probleme bereits angesprochen wurden – z. B. solche, die Zuverlässigkeitsanalyse10 oder Kodierungsbeobachtungsdaten11betreffen –, scheint es, dass nicht alle von ihnen in Artikeln, die Experimente zum Lichtschaltverhalten beschreiben, viel Aufmerksamkeit erhalten.
Eine Analyse von vier Studien12,13,14,15, die aufgrund ihrer Ähnlichkeit im experimentellen Kontext ausgewählt wurden (alle betrafen lichtschaltendes Verhalten in öffentlichen Bädern/Toiletten), zeigte, dass, obwohl die Standortdetails in jeder der Studien präzise waren, die Beobachtungsmessdetails variierten. Da jede Studie naturalistische Beobachtungen ansetzte, war das Sammeln von Informationen über das Verhalten der Teilnehmer, die das andere Geschlecht der Beobachter waren, nicht immer möglich14 aufgrund möglicher Einmischung oder Verletzung sozialer Normen (z. B. wenn ein männlicher Experimentator eine Damentoilette betreten sollte oder umgekehrt). In einigen Fällen wurden die genauen Daten der Geschlechter der Teilnehmer nicht15angegeben. Dies scheint eine Einschränkung zu sein, wenn man berücksichtigt, dass Geschlecht ein wichtiger Faktor bei der Vorhersage von pro-ökologischem Verhalten sein kann16.
Die größten Unterschiede zeigten sich jedoch in der Beschreibung von Beobachtern und Messzeiten. Auch wenn sich diese Beschreibungen natürlich je nach Versuchsort unterscheiden werden, wurde die genaue Zahl der Beobachter nicht immerangegeben 14. Darüber hinaus war der genaue Standort der Beobachter nicht explizit12,14,15, was es schwierig macht, mögliche Replikationen durchzuführen und sicherzustellen, dass die Teilnehmer nicht bewusst sind, beobachtet zu werden. In vier analysierten Artikeln lieferte nur einer eine detaillierte Beschreibung des Standorts des Beobachters13.
Darüber hinaus wurden die genauen Zeiten der Beobachtungsintervalle nur durch eine Studie12 angegeben, während andere Studien entweder die Gesamtstudienzeiten beschrieben (mit einer allgemeinen Beschreibung, wie oft an jedem Studientag die Beobachtung stattfand)13,15 oder nicht überhaupt14beschrieben. Dies kann wiederum die Replikation und Feststellung behindern, ob der Beobachtungszeitpunkt systematisch und für die Zwecke der Studienziele ausreichend war.
Die Grenzen dieser Experimente werden als Leitlinien und wichtige Punkte dargestellt, die in der zukünftigen Forschung berücksichtigt werden sollten. Auf keinen Fall war beabsichtigt, die Bedeutung dieser Studien zu untergraben. Die angegebenen Bereiche sollten für die Maximierung der Studienoperationalisierung in Betracht gezogen werden, um Replikationen zu erleichtern, die eine wichtige Rolle in der Psychologie17,18spielen und die Durchführung von Feldexperimenten vereinfachen. Es ist jedoch fraglich, ob alle genannten Fragen durch eine Verbesserung der Beobachtungsmethoden gelöst werden können, die letztlich auf menschliche Beobachter angewiesen sind.
Aus diesen Gründen ist der Belegungs- und Lichtdatenlogger (siehe Tabelle der Materialien) ein wertvolles Werkzeug, das effektiv verwendet werden kann, um Informationen über eine bestimmte Art von Energiesparverhalten, Lichtschalten, ohne die Einschränkungen der Verwendung von Beobachtern oder ethische norden (der Logger sammelt nicht die audiovisuellen Daten). Insgesamt ist es das Ziel dieses Artikels, die technische Beschreibung und die Möglichkeiten eines Modells des Belegungs- und Lichtdatenloggers zu präsentieren. Nach dem Wissen der Autoren ist dies der erste Versuch, dieses Instrument im Kontext seiner Verwendung in Feldexperimenten in der Psychologie gründlich darzustellen.
Technische Beschreibung der Logger Das für diesen Artikel verwendete Modell des Belegungs-/Lichtdatenloggers (siehe Materialtabelle), das für diesen Artikel verwendet wurde, war mit einer Standardspeicherkapazität von 128 kB ausgestattet. Der Logger wiegt 30 g und hat eine Größe von 3,66 cm x 8,48 cm x 2,36 cm. Weitere Details und das Produkthandbuch finden Sie auf der Website des Herstellers19.
Die Bedientasten, der Lichtsensor und das Batteriefach befinden sich auf dem oberen Panel. Die Frontplatte besteht aus dem Belegungssensor und einem LCD-Bildschirm, während die Rückseite mit Montagemagneten und Schlaufen ausgestattet ist (Abbildung 1). Der USB 2.0-Anschluss befindet sich auf dem unteren Bildschirm, um den Anschluss des Loggers an den Computer mit einem USB-Kabel zu ermöglichen, um die Einrichtung vor der Bereitstellung zu ermöglichen und später Auslesungen mit einem Analysesoftwarepaket zu erhalten, das diesem Datenlogger gewidmet ist.
Der integrierte Lichtsensor (Photocell) liegt über 65 lx, der mit verschiedenen Lichttypen (LED, CFL, Fluoreszenz, HID, Glühlampen, Natur) arbeitet, die in den meisten öffentlichen Räumen zu finden sind. Insgesamt interpretiert der Logger Lichtstatusänderungen (ON/OFF) in Abhängigkeit von der Stärke des Lichtsignals, genauer gesagt, ob es unter die Kalibrierschwelle fällt oder über das Niveau steigt. Es sollte auch beachtet werden, dass der Sensor durch eine eingebaute Hysterese von ca. 12,5 %19vor falscher Erkennung von ON- und OFF-Zuständen geschützt ist.
Ein Bewegungssensor bestimmt, ob der Raum belegt oder unbesetzt ist. Mit einem pyroelektrischen Infrarotsensor (PIR) erkennt er die Bewegung von Menschen anhand ihrer Körpertemperatur (die sich von der Temperatur der Umgebung unterscheidet). Der Erfassungsbereich des diskutierten Loggers hat maximal 5 m und die erweiterte Version des Loggers einen Bereich von 12 m. Die horizontale Detektionsleistung arbeitet bis zu 94° (ca. 47°) und vertikal bis zu 82° (ca. 41°).
Das beschriebene Modell des Belegungs-/Lichtdatenloggers wurde zusammen mit Open Source Building Science Sensors validiert und scheint eine zuverlässige Messung der Lichtintensität und der Belegungsfrequenz21zu liefern. Darüber hinaus haben sich diese Modelle von Loggern in der baulich erforschten Forschung, gerade in Beleuchtungsanwendungen22,23,24,als nützlich erwiesen.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>HOBO Occupancy/Light (5m Range) Data Logger</td>
			<td>ONSET</td>
			<td>UX90-005</td>
			<td>As advertised by Onset - The HOBO UX90-005 Room Occupancy/Light Data Logger is available in a standard 128 KB memory model (UX90-005) capable of 84,650 measurements and an expanded 512KB memory version (UX90-005M) capable of over 346,795 measurements. For details and other products visit: <a href="https://www.onsetcomp.com/products/data-loggers/ux90-005" target="_blank">https://www.onsetcomp.com/products/data-loggers/ux90-005</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HOBO Light Pipe</td>
			<td>ONSET</td>
			<td>UX90-LIGHT-PIPE-1</td>
			<td>An optional fiber optic attachment or light pipe that eliminates effects of ambient light to ensure the most accurate readings. For details visit: <a href="https://www.onsetcomp.com/support/manuals/17522-using-ux90-light-pipe-1" target="_blank">https://www.onsetcomp.com/support/manuals/17522-using-ux90-light-pipe-1</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HOBOware</td>
			<td>ONSET</td>
			<td>-</td>
			<td>Setup, graphing and analysis software for Windows and Mac. There are two versions of HOBOware: HOBOware (available for free) and HOBOware Pro (paid version which allows for additional analysis with different loggers). Each of them are dedicated to HOBO loggers. For details visit: <a href="https://www.onsetcomp.com/products/software/hoboware" target="_blank">https://www.onsetcomp.com/products/software/hoboware</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring light-switching behavior using an occupancy and light data logger

Aufgrund von Diskrepanzen zwischen selbst gemeldetem und beobachtetem Pro-Umwelt-Verhalten schlagen die Forscher die Verwendung direkterer Verhaltensmessungen vor. Obwohl direkte Verhaltensbeobachtung die externe Gültigkeit und Verallgemeinerbarkeit einer Studie erhöhen kann, kann sie zeitaufwändig sein und einer Voreingenommenheit von Experimentieren oder Beobachtern unterliegen. Um diese Probleme anzugehen, kann die Verwendung von Datenloggern als Alternative zur natürlichen Beobachtung es Forschern ermöglichen, umfassende Studien durchzuführen, ohne das natürlich vorkommende Verhalten der Teilnehmer zu unterbrechen. Dieser Artikel beschreibt eines dieser Tools – den Belegungs- und Lichtdatenlogger – mit seiner technischen Beschreibung, dem Bereitstellungsprotokoll und Informationen über seine möglichen Anwendungen in psychologischen Experimenten. Die Ergebnisse der Prüfung der Zuverlässigkeit des Loggers im Vergleich zur menschlichen Beobachtung werden neben einem Beispiel für die gesammelten Daten während einer 15-tägigen Messung in öffentlichen Toiletten (N = 1.148) bereitgestellt, die Folgendes umfasst: 1) Änderungen der Raumbelegung; 2) Lichtwechsel im Innenbereich; und 3) Zimmerbelegungszeit.

Zuverlässigkeitstest von Loggern im Vergleich zur menschlichen Beobachtung Um die Zuverlässigkeit des Loggers im Vergleich zur menschlichen Beobachtung zu testen, wurde ein 4 h Feldtest in einer einstöckigen männlichen Toilette auf dem Universitätscampus durchgeführt. Zwei männliche Beobachter warteten vor der Toilette (ca. 5 m von der Haustür entfernt) und zeichneten unabhängig voneinander das Verhalten der Besucher in Bezug auf Belegungsraten/Zeiten und Lichtwechsel auf (Lichter, die beim V...

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Measuring Light-Switching Behavior Using an Occupancy and Light Data Logger

Dieser Artikel beschreibt ein Verfahren zum Verwenden und Bereitstellen eines Belegungs- und Lichtdatenloggers, mit dem Daten über das Lichtschaltverhalten von Teilnehmern in Feldeinstellungen gesammelt werden können.

Messen des Lichtschaltverhaltens mit einem Belegungs- und Lichtdatenlogger

Due to discrepancies between self-reported and observed pro-environmental behavior, researchers suggest the use of more direct measures of behavior. ...

Der Belegungs- und Lichtdatenlogger kann in den Feldeinstellungen verwendet werden, um Informationen über das Auftreten einer bestimmten Art von Energiesparverhalten zu sammeln, das Lichtschaltverhalten ist. Im Gegensatz zur natürlichen Beobachtung ermöglicht die Verwendung eines Datenloggers eine schnelle, zuverlässige und unterbrechungsfreie Messung des Verhaltens der Teilnehmer sowie eine explizite Operationalisierung eines bestimmten Feldexperiments. Schließen Sie zunächst den Logger über ein USB-Kabel an den Computer an, indem Sie das größere Ende des USB-Schnittstellenkabels an einen USB-Anschluss am Computer und das kleinere Ende des USB-Schnittstellenkabels an den Anschluss des Geräts anschließen.Starten Sie die Software, indem Sie auf das Startsymbol auf der Symbolleiste klicken, das das Einrichtungsfenster für die Protokollierung öffnet. Geben Sie einen Namen für den Start ein. Wählen Sie den Lichtsensor aus.Legen Sie die Messung so fest, dass der Status aus der Dropdown-Liste protokolliert wird, und wählen Sie die Zustandsbeschreibung aus der Dropdownliste aus und weiter aus. Wählen Sie den Belegungssensor aus. Legen Sie die Messung fest, um den Status aus der Dropdown-Liste zu protokollieren, und wählen Sie die Statusbeschreibung aus der Dropdown-Liste aus, die nicht belegt ist.Klicken Sie auf die Schaltfläche Filter, um die automatische Berechnung zusätzlicher Werte zu aktivieren. Wählen Sie den Sensortyp der Wahl aus. Wählen Sie den Filtertyp und das zu verwendende Intervall aus.Bearbeiten Sie den Namen, und klicken Sie auf Neue Serie erstellen. Wählen Sie die Dropdown-Menüoptionen aus und klicken Sie dann auf Fertig. Klicken Sie auf die erweiterte Schaltfläche, um auf die Sensoreigenschaften zuzugreifen.Wählen Sie den Lichtsensor aus. Wählen Sie auf maximale Empfindlichkeit für die Kalibrierung gesetzt und klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern. Wählen Sie den Belegungssensor aus.Wählen Sie einen voreingestellten Timeoutwert aus, oder wählen Sie benutzerdefinierte Werte aus, und geben Sie bei Bedarf einen Wert in Minuten und Sekunden ein. Klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern. Es ist ratsam, einen Pilottest des Einsatzes des Loggers auf der Versuchsseite durchzuführen.Wählen Sie den optionalsten Timeoutwert des Belegungssensors basierend auf den tatsächlichen Belegungsfrequenzen der Teilnehmer aus. Wählen Sie aus, wann der Logger in Abhängigkeit vom Versuchsplan gestartet werden soll: sofort, in Intervallen, die bei der Protokollierung der Laufzeit, zu einem bestimmten Datum und zu einer bestimmten Uhrzeit verfügbar sind, oder manuell über die Starttaste. Wählen Sie aus, wann die Protokollierung beendet werden soll:wenn der Speicher gefüllt ist, oder nie aufhören, was dazu führt, dass die neuesten Daten die ältesten Daten überschreiben, manuell anhalten oder zu einem angegebenen Datum und zu einer bestimmten Uhrzeit anhalten.Klicken Sie auf die Start-Schaltfläche, wenn Sie die Konfiguration abgeschlossen haben. Trennen Sie den Logger vom Computer. Rüsten Sie den Logger mit einem zusätzlichen Lichtstrahlrohr aus, indem Sie ihn an die Rückseite des Loggers anschließen, um Umgebungslicht herauszufiltern und die genauesten Messwerte zu gewährleisten.Montieren Sie den Logger mit dem Lichtrohr neben der dafür vorgesehenen Lichtquelle. Wenn zuvor in der Software konfiguriert, drücken Sie die Starttaste am Logger, um mit der Aufnahme zu beginnen. Die Platzierung der Logger-Montage sollte nicht in der Nähe von irgendwelchen Heizquellen sein, um sicherzustellen, dass nur die Körperwärme der Raumnutzer aufgezeichnet wird.Nach Abschluss der Aufzeichnung, besuchen Sie die experimentelle Website und entfernen Sie den Logger zum Zweck der Datenauslesung. Schließen Sie den Logger über ein USB-Kabel an den Computer an und starten Sie das Analysesoftwarepaket für den Datenlogger. Klicken Sie im Bedienfeld auf die Schaltfläche "Auslesen des Geräts", oder wählen Sie aus dem Gerätemenü aus, auslesen, sodass der Logger die gesammelten Daten entladen kann.Wählen Sie einen Speicherort und den Dateinamen aus, um die Daten zu speichern. Klicken Sie auf Speichern, und wählen Sie die Sensoren und Ereignisse aus, die in einem Diagramm angezeigt werden sollen, und klicken Sie auf Plot. Wählen Sie die Reihe aus, die für die Tabellendaten und das Diagramm angezeigt werden soll.Klicken Sie auf die Schaltfläche Alle oder Keine, um alle Serien auszuwählen oder zu deaktivieren, oder klicken Sie auf die Kontrollkästchen, um einzelne Serien auszuwählen oder zu deaktivieren. Wählen Sie Exporttabellendaten aus dem Bedienfeld aus. Wählen Sie einen Zielordner für den Export aus.Datenlogger könnten als nützliches Werkzeug für die Durchführung von Feldexperimenten in der Psychologie dienen. Diese Tabelle enthält aufgezeichnete Daten über Lichtschaltverhaltensfrequenzen sowie die Belegungszeit von Benutzern, die während einer 15-tägigen Messung zwei öffentliche Toiletten besucht haben. Die vom Logger erhaltenen Daten können durch durchführung einer logistischen Regressionsanalyse für Lichtstatus und Toilettentyp analysiert werden.Diese Tabelle zeigt den Koeffizienten des erstellten Modells. Bei der Befolgung dieses Verfahrens können Forscher zusätzlich die Wirksamkeit verschiedener Verhaltensinterventionen wie Eingabeaufforderungen mit überzeugenden Appellen zur Förderung des Lichtschaltverhaltens testen. Zusätzlich zu den nominalen Ergebnissen des Licht- und Belegungsstatus ermöglicht der Datenlogger das Sammeln und Analysieren quantitativer Informationen über den Zeitpunkt der Raumbelegung sowie über die Zeit zwischen den Belegungsereignissen.

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Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. Delay discounting tasks ...

Feeding Experimentation Device (FED): Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Gerät (FED): Konstruktion und Validierung eines Open-Source-Vorrichtung zur Messung der Nahrungsaufnahme bei Nagetiere

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in ...

An Objective and Child-friendly Assessment of Arm Function by Using a 3-D Sensor

Eine objektive und kinderfreundlichen Bewertung der Arm-Funktion mithilfe eines 3-d-Sensors

Progressive and irreversible muscle atrophy characterizes Spinal Muscular Atrophy (SMA) and other similar muscle disorder diseases. Objective assessment ...

Measuring Active and Passive Tameness Separately in Mice

Messung der aktiven und passiven Zahmheit separat bei Mäusen

Domesticated animals such as dogs and laboratory mice show a high level of tameness, which is important for humans to handle them easily. Tameness has two ...

Continuous Noninvasive Measuring of Crayfish Cardiac and Behavioral Activities

Kontinuierliche nicht-invasive Messung der Krebse Herz- und Verhaltens-Aktivitäten

A crayfish is a pivotal aquatic organism that serves both as a practical biological model for behavioral and physiological studies of invertebrates and as ...

An Experimental Paradigm for Measuring the Effects of Ageing on Sentence Processing

Ein experimentelles Paradigma zur Messung der Auswirkungen des Alterns auf die Satzverarbeitung

Previous studies have found that older adults have greater difficulties in processing syntactically complex sentences than younger adults. However, the ...

Flypub To Study Ethanol Induced Behavioral Disinhibition and Sensitization

Flypub zur Untersuchung von Ethanol induzierte Verhaltenshemmung und Sensibilisierung

Alcohol use disorder (AUD) remains a serious problem in our society. To develop effective interventions for addiction, it is important to understand the ...

An Improved Assay and Tools for Measuring Mechanical Nociception in Drosophila Larvae

An Improved Assay and Tools for Measuring Mechanical Nociception in Drosophila Larvae

Ein verbesserter Assay und Werkzeuge zur Messung der mechanischen Nociception in Drosophila Larven

Published assays for mechanical nociception in Drosophila have led to variable assessments of behavior. Here, we fabricated, for use with Drosophila ...

Investigating Migraine-Like Behavior Using Light Aversion in Mice

Untersuchung von migräneähnlichem Verhalten mit Lichtaversion bei Mäusen

Migraine is a complex neurological disorder characterized by headache and sensory abnormalities, such as hypersensitivity to light, observed as ...