Name: Radio Frequency Identification und bewegungssensitiven Video effizient zu automatisieren Aufnahme von unbelohnt Wahlverhalten von Hummeln (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-11-15T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 9 s
Description: Erfahren Sie, wie Sie RFID- und bewegungssensitive Videoaufzeichnung nutzen, um das Wahlverhalten von Hummeln an künstlichen Blüten zu automatisieren. Diese Methode erfasst seltene Ereignisse präzise.

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Die Experimente wurden durch einen Zuschuss des Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada an CMSP unterstützt. Wir danken Koppert Canada für die Spenden für das Hummelvolk. Teile dieses Manuskripts, einschließlich einiger Abbildungen und Tabellen, wurden in Naturwissenschaften11 veröffentlicht und hier mit Genehmigung von Springer wiedergegeben.

Die Animal Care Committee der University of Ottawa hat unsere Versuchsprotokoll, die Sicherheitsverfahren für das Personal die Arbeit mit Bienen skizziert genehmigt. 1. Testumgebung Vorbereitung <ol><li> Bereiten Sie einen leeren Raum (isoliert Raum, oder Metall-Sieb abgedeckt Flugkäfig) von 2 mx 2 mx 2 m. HINWEIS: Wird der Raum als Testraum gewählt, sicherzustellen, dass die Bienen nicht durch die Fenster zu entkommen, Räume unter Türen und Luftaustausch Kanälen. </li><li> In kleinen Einstiegspunkte (zB ca. 2 cm Durchmesser Löcher) in den Flugkäfig, wo Bienen eingeben können und die Prüfung Raum verlassen, ohne Obstruktion. Konzeption eines Systems zur Zugangspunkte zu blockieren, um die Bienen während der Zeiträume für die Wartung und Gerätekonfiguration vorbehalten aus dem Testraum zu halten. HINWEIS: Wir verwendeten Bombus Impatiens Cresson Arbeiter. </li><li> Schließen Sie ein oder zwei Kolonie-Boxen auf die Prüfung-Raum mit einem Stecker. Stellen Sie sicher, dass eine tote Biene nicht blo kannCK-Anschluss. HINWEIS: Hier verwenden zwei Arten von Verbindungsstrukturen: eine hölzerne "Brücke" Struktur mit einem Glasdeckel und ein Drahtgeflecht Rohr. Sie sind leicht zu reinigen und sie für die Bienen bieten Traktion. </li><li> Legen Sie zwei künstlichen Blumenhalter innerhalb des Testraum. <ol><li> Zeigen Blumenhalter in der Mitte der Testraum oder bringen Sie sie an der Wand. </li><li> Schließen Sie einen "2k6 Kopf" RFID-Leser an die Spitze des Zylinderabschnitts der künstlichen Blume mit Klebeband (siehe Abbildung 1 für die Positionierung). Verwenden Sie ein 1,2 m hoher Holzständer um, die künstlichen Blumen befestigen. HINWEIS: Das Oberteil des Ständers sollte einen Befestigungsmechanismus, wo künstliche Blumen angeschlossen werden kann darstellen. Abbildung 2 eine schematische Zeichnung </li></ol></li><li> In Hochfrequenz (min. 200 Hz) Neonröhren, die Prüfung-Raum ausreichend zu beleuchten. Verwenden Sie einen Hochfrequenz EVG, dass lig sicherzustellenht Flimmern liegt über visuelle Flimmerverschmelzungsfrequenz Hummeln "6. HINWEIS: Hier verwenden 12 Tageslicht-Leuchtstofflampen, die etwa 1.200 Lux Lichtintensität für einen Raum von 2 x 2 x 2 m zu erzeugen. </li></ol><img alt="Figur 1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg"> Abbildung 1. RFID Künstliche Blumen-Design. Schematische Darstellung der RFID-fähigen künstliche Blume in Experiment 1. Die RFID-Lesegerät verwendet ruhte oben auf dem offenen Zylinder durch die Mitte der Blüte. Stimuli Muster und Positionen: a. peripheren konzentrischen, b. Zentral konzentrischen, c. Peripherie-Radial- und d. central-radial. Diese Zahl hat sich von Orbán et al. 11 geändert. <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg"> <strong abbildung stimulus-ausstellungsstand. eine schematische zeichnung die gestaltung der k blume stimulus stand und befestigungsclip. befestigungsclip an geklebt dient zum schnellen befestigen l stimuli zu von den reizen steht. diese konfiguration wurde in bewegungssensitiven video experiment verwendet. href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen. 2. Bumblebee Colony Vorbereitung <ol><li> Nach der Ankunft im Handel bestellt Kolonien, schließen die Kolonie Box auf der Flugkäfig. </li><li> Bereitzustellen Pollen (von Honigbienen aus einer Vielzahl von Pflanzen gesammelt) und Zucker-Wasser (1: 1 Volumenteile) ad libitum bis zum Beginn der Testsitzungen. <ol><li> Kochen Sie 1 l Wasser und mischen in der gleichen Menge von Zucker, um den Zucker-Wasser-Lösung zu erstellen. </li><li> Erwerben Pollen von einem Imker oder comHandels Anbieter von Hummelkolonien. Schleifen Sie die Pollen mit einem Mörser und Stößel und mischen mit Honig und Wasser (nach Bedarf), um sie in einer feuchten Paste. </li></ol></li><li> Nachdem das Experiment beginnt, bieten 15-40 ml Zuckerwasser (proportional zur Koloniegröße Menge) täglich. Weiter zur Pollen ad libitum bereitzustellen. Passen Zuckerwassermenge nach Lagerebenen in den Honigtöpfe. HINWEIS: Halten Lagerung von Lebensmitteln Spiegel niedrig bietet einen Anreiz für Arbeitnehmer, das Nest zu verlassen, um mehr Nahrung zu suchen. </li><li> Bienen ermöglichen die Testumgebung über die Verbinderstruktur ein, wie in Schritt 1.3 beschrieben. HINWEIS: Bienen frei bewegen zwischen dem Nest und der Testumgebung während des Experiments. </li></ol> 3. Vorbereitung für die Beobachtung von Radio-Frequenz-Identifikation <ol><li> Starten Kleben RFID-Tags auf den Thorax der Arbeiter, sobald die Kolonie eintrifft, und weiterhin während des Experiments, als neue ArbeitERS entstehen. </li><li> Klebetechnik <ol><li> Zeigen alle Arbeitnehmer in Einzelbehältnissen während der anfänglichen Tagging. Coole Arbeitnehmer für ca 1 Stunde in den Kühlschrank stellen (ca. 7 ° C), um sie zu verlangsamen. HINWEIS: Abkühlung Arbeitnehmer im Vorfeld der Tagging hilft, aggressive Kolonien mehr überschaubar. Dies minimiert die Wahrscheinlichkeit von Stacheln. </li><li> Mit dem Tagging Gerät und ungiftig Kleber (durch das Tag-Provider zur Verfügung gestellt), befestigen Sie den RFID-Tag, um den Brustkorb des Arbeiters. Kleber RFID-Tags für die Arbeitnehmer, wie sie entstehen, während sie noch in callow Stufe (bevor sie in der Lage, Flug sind). </li><li> Warten, ein Minimum von 10 min, bevor der Arbeiter wieder in der Kolonie, um die RFID-Tag sicher nicht durch die Arbeitskraft entfernt werden. </li></ol></li><li> Entsorgen von Arbeitnehmern, die nicht während ihrer callow Bühne getaggt wurden, oder Arbeitnehmer, die ihre RFID-Tags verloren haben (durch Klebereste oder Glatze auf dem Brustkorb zu sehen ist). HINWEIS: Diese Bienen können hatte Erfahrung haben outside die Kolonie. </li><li> RFID Reader <ol><li> Verwenden Sie einen Personalcomputer (PC), um die RFID-Reader-Software zu konfigurieren. Ändern Sie das Datumsformat des Betriebssystems, um jjjj-mm-tt hh: mm: ss, um sicherzustellen, dass die heruntergeladenen RFID-Daten werden korrekt codiert. Stellen Sie die mit den RFID-Lesegeräte mit der Programmiersprache C ++, damit den Export der Daten auf dem RFID-Lesegerät als Comma Separated Values ​​(CSV) mitgelieferte Programm. </li><li> Schließen Sie das RFID-Lesegerät an den Computer über ein RS-232 auf USB-Anschluss. Herunterladen der Daten an den RFID-Leser periodisch, bevor der Lese Speicherkapazität (bis zu 32.000 Datensätze) erreicht. Verwenden RFID-Lesegeräte zur Aufzeichnung von Datum, Uhrzeit und eine dreizehn Zeichen eindeutige Zeichenfolge mit jedem Tag zugeordnet. Importieren Sie die heruntergeladene CSV-Datei in ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS). </li></ol></li></ol> 4. Künstliche Blumen Vorbereitung für RFID Lesegeräte <ol><li> Erwerben blau und gelb backen Ton von einem lokalen Handwerk zu speichern. </li><li> Erstellen Sie eine blue Zylinder mit einem Durchmesser von 1,5 cm, und schneiden eine 1,5 cm x 3 cm großes Loch auf der Seite. ANMERKUNG: Das Loch an der Seite des Zylinders wird als Aufnahme für das RFID-Lesegerät dienen. </li><li> Erstellung einer blauen Kegel mit einem Durchmesser von 8 cm an einem Ende und 1,5 cm an dem anderen Ende. </li><li> Merge den Zylinder und den Kegel. </li><li> Erstellen Sie eine 20 cm lange und 0,5 cm breite Strang gelben Lehm. </li><li> Schneiden Sie das gelbe Strang Größe, und die Arbeit in den blauen Kegel und Zylinder. HINWEIS: Radial Formen erfordert 5 cm langen, geraden Linien und konzentrische Formen werden 4-8 cm lang Kreislinien erforderlich. </li><li> Backen Ton bei 130 ° F bis sie vollständig ausgehärtet. </li></ol> 5. Vorbereitung für die Beobachtung durch bewegungssensitiven Video Recording <ol><li> Starten Kleben farbigen Kunststoff Nummer Tags an den Brustkorb der Arbeitsbienen, sobald die Kolonie eintrifft, und weiterhin während des Experiments als neue Arbeitskräfte entstehen. </li><li> Während der anfänglichen Taggi Entfernen Sie alle Arbeitnehmerng-Sitzung, um sicherzustellen, dass jeder einzelne erhält eine Nummer-Tag. Platz Arbeiter zurück in der Kolonie sofort nach Tagging. HINWEIS: Im Gegensatz RFID-Tags, sind die Nummer Tags schwieriger für Arbeitnehmer, zu entfernen. </li><li> Als neue Arbeitskräfte entstehen, markieren sie, während sie noch unerfahrenen sind. Markierungsfrequenz ändert sich mit dem Zustand der Koloniezyklus, aber Durchschnittswerte um etwa 7-10 Arbeiter alle 2-3 Tage. Entsorgen von Arbeitnehmern, die nicht während ihrer callow Bühne getaggt wurden, weil sie nicht mehr blüten naiv sein. </li><li> System für die Kennzeichnung mehr Arbeiter als verfügbare Markennummern HINWEIS: Wenn das Experiment geht weiter für einen Zeitraum von Monaten und mehreren Kolonien beteiligt sind, gibt es eine gute Chance, dass die verfügbaren Markennummern ausgehen. Es gibt etwa 7 unterscheidbar tag Farben, die jeweils von 1 bis 99 durchnummeriert so dass bis zu 693 gleichzeitig getaggt Arbeiter. Ein Experiment läuft für 3 Monate mit 3-4 Kolonien weit über 693 Arbeitnehmer insgesamt, aber nie gleichzeitig am Leben zu haben. &lt;ol&gt; </li><li> Stellen Sie sicher, dass die Zahlen Tags werden systematisch positioniert (zB Oberseite des Tag-Nummer wird immer mit Kopf der Biene ausgerichtet), insbesondere für den folgenden Nummern: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Entfernen Sie leere Arbeiter und erfassen ihre Tag-Nummer als "befreit" werden. Pflegen Sie eine Datenbank von Tag-Nummern und Farben, die "verfügbar" sind oder "in Gebrauch", um sicherzustellen, dass eine eindeutige Tag nicht auf mehreren Bienen gleichzeitig verwendet. HINWEIS: Zusätzliche Tags Kombinationen können durch Hinzufügen von Farben zu bereits vorhandenen Farben hergestellt werden. Beispielsweise kann das Hinzufügen einer gelben Punkt auf einem blauen Tag mit einem Sharpiestift neue Kombinationen erstellen. </li></ol><li> Video Data Processing <ol><li> Legen Sie zwei Internet-Protokoll (IP) Camcorder (mindestens 1 mp Bildauflösung) vor jedem Blumenanzeige, außerhalb der Testumgebung (siehe Abbildung 3). <img alt="Figur 3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg"> HINWEIS: Ein Glasteiler zwischen den IP-Camcorder und den künstlichen Blumen gewährleistet, dass die Kunstblumen sind deutlich sichtbar. Die IP-Camcordern kann bis zu 5 m entfernt von den Reizen sein. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> </li><li> Ersetzen Sie die Lager-Objektive mit 1,8 mm Varioobjektiven. Diese Linsen genügend Zoom und Fokus auf die künstlichen Blumen. </li><li> Ein zusätzlicher IP-Camcorder direkt über der künstlichen Blume, die sich auf einer Fläche von 1 bis 2 m vor der künstlichen Blumen. Dieser Camcorder zeichnet Schweben und antennation Verhaltensweisen. </li><li> Verbinden Sie die IP-Camcordern an einen PC über ein sekundäres Netzwerk-Controller (NIC) und einem Ethernet-Hub. </li><li> Konfigurieren des PCs Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP), um dynamisch zu verteilen IP-Adressen an die IP-Camcordern. </li><li> Konfigurieren eines Dateiübertragungsprotokoll (FTP) Server auf dem PC. </li><li> Konfigurieren eines FTP-Client-Prozess automatisch einzahlen Videoclips auf dem PC. </li><li> Konfigurieren Sie die IP-Camcorder, um eine 10 sec Videoclip jedes Mal eine Bewegung erkannt wird aufzeichnen. </li></ol></li><li> Video Clip Analyse <ol><li> Öffnen Sie einen Videoclip, und zeigen Sie die Inhalte Frame-by-Frame mit einem Video-Viewer der Wahl. </li><li> Nehmen Sie ein Bienen Kunststoff-Tag-Nummer, Datum und Uhrzeit der Aufnahme in eine Tabellenkalkulation oder ein RDBMS. Hier definieren Sie eine Landung wie die Beine einer Biene in Berührung kommen mit der künstlichen Blume. HINWEIS: Entsorgen Sie Entscheidungen, die sozial geprägt sind (Landung, während eine andere Biene auf den Reiz vorhanden ist). </li></ol></li>e "&gt; 6. Künstliche Blumen Vorbereitung für Videobeobachtung <ol><li> Design Visuelle Eigenschaften unter Verwendung einer Grafikbearbeitungssoftware. HINWEIS: Stellen Sie sicher, dass das gedruckte Muster geschnitten und zu einem Kegel zusammengeklappt werden. Verwenden geometrischer Berechnungen, um den Ausschnitt Form, die in einem Kegel mit einem Durchmesser von 8 cm Ergebnisse. </li><li> Drucken, schneiden und falten Sie die visuelle Eigenschaft in einen Kegel. </li><li> Kleber Befestigungsclips auf einen Reiz (siehe Abbildung 2). </li></ol> 7. Statistische Analyse <ol><li> In beiden Experimenten berechnen eine Auswahl Anteil für jede Biene (zB gemacht eine bestimmte Bienen x Auswahl einer Blume aus insgesamt y). </li><li> Analysieren Sie diese Proportionen mit einer replizierten Anpassungstest 7. HINWEIS: Eine replizierte G-Test berechnet eine Heterogenität Wert (G h), die die Menge der Variabilität der Wiederholungen (dh jede Biene) zeigt, und eine gepoolte Wert (G p), die die gesamte Bedeutung zeigtalle Wahl Proportionen. Die G-Werte verglichen werden, um 2-Werte in Tests von Bedeutung χ. </li></ol> 8. Stimuli Präsentationssequenz <ol><li> Befestigen künstliche Blumen an den Blumenständen innerhalb der Testfläche. Ändern der Kombination und Lage der angezeigten Impulse in regelmäßigen Zeitintervallen (beispielsweise täglich) an Ort Wirkungen zu vermeiden. </li></ol> 9. Studien Kündigung <ol><li> Legen Sie die Kolonien in der Tiefkühltruhe bei -10 ° C für 3 Tage, um die Bienen zu töten. </li></ol>

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</ol>

Die Autoren haben keine konkurrierenden finanziellen Interessen.

RFID-Technologie ermöglicht das Studium Hunderte von einzelnen Arbeiter mit Leichtigkeit und hoher Genauigkeit, aber die Eigenschaften der aufgezeichneten Verhalten unterscheidet sich von Beobachtungen von Menschen und Videoaufnahmen. Das Wahlverhalten von RFID aufgenommen wurden, können als Blumen Exploration beschrieben. Dies ist eine sehr strenge Kriterium der Vorzug gegenüber Kriterien in anderen Studien verwendet werden, wie Ansatz 8, Eintritt in ein Labyrinth-Arm 9,10, antenReaktions 8 oder Landung auf einem Muster 11,12. Um die Gültigkeit der Wahlverhalten Definitionen zu vergleichen und die neue RFID-Verfahren für unbelohnt Verhalten zu validieren, wurden Videoaufnahmen von der Landung in Experiment 2. Messstation Wahl Maßnahmen sind nicht gleich: die RFID-Kriterium wie Blumen Eintrag gemessen, zeigten, dass die visuelle Eigenschaft Muster Positionierung ist auf Bienen Wahl wichtiger, während die Videodaten zeigten, dass die visuelle Eigenschaft Mustertyp ist auf Bienen Wahl wichtiger. Eine der allgemeinen Herausforderungen im Studium verlernt Wahlverhalten ist, dass es sehr schwierig ist, Blumen naiv, untrainierte Bienen künstliche Blumen, die keinen Pollen oder Nektar anbieten zu gewinnen. Tatsächlich sind viele der früheren Experimenten griff zu trainieren Bienen in der Testumgebung auf Reize, die gedacht werden bei Tests Stimuli irrelevant Wahlverhalten zu sein. RFID und bewegungssensitiven Videoaufnahmen zu überwinden diese Hürde, indem kontinuierliche Aufzeichnung, 24 Stunden am Tag, ohne die ständige Überwachung der Forscher, und durch die Erhöhung der Stichprobengröße von 15 bis 20 Bienen auf mehrere hundert Bienen. Während unbelohnt Entscheidungen durch ungeschultes Bienen bleiben eine Seltenheit, stellen diese neuen experimentellen Design-Parameter die Beobachtung möglich. Andere Verbesserungen, die durch diese beiden Techniken gehören die Beseitigung der Probenspannung, die Verbesserung der externen Validität und Verfolgung von individuellen Unterschieden. Sample Bias eingeführt werden kann, wenn nur das Studium ein Dutzend Bienen in einer Kolonie. Es gibt erhebliche Unterschiede in der Verhaltenseigenheiten in den einzelnen Arbeitnehmer auch innerhalb der gleichen Kolonie, die wahrscheinlich übersehen werden, weil nur die Arbeiter beobachtet, dass gerade &quot;kooperieren&quot; mit dem Forscher zu einem bestimmten Zeitpunkt. Studium 15-20 Bienen in einer Kolonie von 300 oder mehr Bienen, stellt weniger als 5% der Gesamtkolonie, wobei Probenahme Vorspannung kann signifikant sein. Tagging und Beobachten des Verhaltens aller Arbeitnehmer beseitigt dieses Problem überhaupt. Die Anzahl der gleichzeitigen Auswahl Stimuli können auch manipuliert werden. Wir boten binären Entscheidungen in unserem Experiment aus technischen Gründen, aber Einzelwahl oder mehrere Wahl Designs sind denkbar. In Bezug auf die externe Validität, Studium Bienen in einer Laborumgebung ist traditionell sehr künstlich, was die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse behindert hat. Zum Beispiel hatte die Forscher zu sein present für die Datensammlung, hatte Bienen in einer Testumgebung einer nach Futter und Testen wurde auf ein kleines Zeitfenster beschränkt. Die in diesem Dokument beschriebenen neuen Techniken zu entfernen diese künstlichen Grenzen, indem sie die Beobachtung, unbeaufsichtigt und uneingeschränkt. Schließlich können die individuellen Unterschiede des Verhaltens dokumentiert werden, da wir wissen, ob diese durch einen einzelnen oder durch mehrere Bienenbienen wiederholt Entscheidungen. Bewegungssensitiven, haben Auflösung Camcorder mit hoher räumlicher den Rand über RFID-Techniken in Bezug auf die Flexibilität von Reizen Designs: das Erscheinen eines visuellen Reizes kann fast jede Gestalt oder Form, solange Identifizierung der Person kann auf mindestens ein eingefangen werden paar Frames. Bearbeitet Videos ist ein wenig mehr Zeit in Anspruch als die Verarbeitung von RFID-Daten, da die Identifizierung muss der Forscher, die manuelle Inspektion jedes Videoclips erfordert gelesen werden. Wenn der visuelle Reiz-Design kann die Zwänge der R treffenFID-Leser (dh, müssen die RFID-Tags auf die Biene, um mindestens 3-4 mm des RFID-Lesers kommen), dann die RFID-Technologie hat den Vorteil gegenüber automatisierten Großdatenerfassung. Qualitative Forschung würde wahrscheinlich weiterhin von Videoanalyse begünstigt werden. Wie in diesem Experiment gezeigt, kann RFID-Lesegeräte sehr große Datenmengen, die keine manuelle Codierung erfordert anzuhäufen. Die etwas andere Vorteile, die mit jeder Technik verbunden legen nahe, dass in der Zukunft könnten sie in einer komplementären Art und Weise verwendet werden. Die Zukunft der beiden Technologien in präzise Quantifizierung der selten auftretenden Verhaltensweisen liegen. Zum Beispiel ist ein klare Möglichkeit für zukünftige Anwendungen, diese Techniken in Gewächshäusern und anderen mehr naturalistischen Umgebungen einzusetzen. Die Kombination von Naturalismus und experimentelle Kontrolle würde es auf Fragen, die nicht vor der Beantwortung möglich waren. Grob gesagt, diese Techniken bieten zwei neue Weisen, Verhalten in einer rigorosen einnd effiziente Weise. RFID und bewegungssensitiven Video sind ein bedeutender Schritt nicht nur für Forscher studieren Bestäuber oder Insekten, aber diese Techniken auch auf andere Verhaltensforscher appellieren.

Ein Schlüsselproblem bei der Untersuchung verlernt Wahlverhalten von Hummeln und Honigbienen ist, dass Blumen naiv, ungelernte Arbeiter nicht leicht geben Sie die Testraum, in dem Einstellungen gemessen werden kann. Infolgedessen setzen viele Forscher auf einem weniger als ideale Technik: Pre-Workout Arbeitnehmer innerhalb der Testraum von vorgeblich neutralen Reizen, die Forscher halten sich von den experimentellen Stimuli zu sein ernähren. Allerdings haben die jüngsten Versuche gezeigt, dass Reize, die gedacht wurden, um neutrale (dh Reize, die nicht nachfolgenden Wahlverhalten in einer Test-Session beeinflussen) sein haben Präferenzen in unerwarteter Weise 1 beeinflusst. Automatisierte Systeme, die Radio Frequency Identification (RFID) 2 und bewegungssensitiven Videoaufnahmen gehören können bieten eine Gelegenheit lösen dieses Problem. Das Ziel der Studie war zweifach: (1) in erster Linie an die Literatur über verlernt Blumen Präferenzen Hummeln beitragen, (2) und in zweiter Linie um evaluate zwei Wahl-Messsysteme, wie von zwei verschiedenen automatisierten Aufnahmegeräten aufgezeichnet. Zwei automatisierte Systeme 3 wurden in der vorliegenden Studie durchgeführt, um verlernt Wahlverhalten zu beobachten: RFID und bewegungssensitiven Videoaufnahmen. Zwei wesentliche Elemente der beiden Systeme sind, dass Entscheidungen werden nicht belohnt, und die Anzeige der verschiedenen visuellen Hinweisen können manipuliert werden. Bewegungssensitiven Video (High Definition, Aufzeichnung mit 1 MP Auflösung) erlaubt nicht nur eine kontinuierliche Beobachtung von frei erkunden Arbeiter in einem Flugraum, ist aber entscheidend für die effiziente Beobachtung der relativ seltene Ereignisse 4. Die Forschungsfrage in Experiment 1 bezieht sich auf, wie unterschiedlich visuellen Eigenschaften interagieren, wenn sie zusammen angezeigt. Diese Untersuchung soll die relative Bedeutung der Musterpositionierung in Bezug auf Mustertyp zu erforschen. Mit einem 2 x 2-Design, radial (dh Sunburst) und konzentrisch (dh Stier eye) Mustertypen sind entweder zentral oder peripher auf einer künstlichen Blume (siehe Abbildung 1 für Beispiele von Stimuli) platziert. RFID-Lesegeräte werden in diese speziell entwickelte künstliche Blume Reize gebaut und Hummeln erhalten RFID-Tags, die aktiviert uns, jeden getaggt Arbeiter, die die künstliche Blume Reiz eintritt aufzeichnen lassen. RFID Beobachtungs funktioniert durch die Leseeinrichtung (in den Kunstblumen eingebaut) Senden von Signalen an Funkfrequenzen (13,56 MHz in diesem Fall), die durch die Anwesenheit von passiven Tags moduliert werden. Der Leser kann erkennen und aufzeichnen, diese Signalmodulationen, die über Tags ermöglichende Tag eindeutige Identifizierung leicht variieren. Die Fragen von Experiment 2 gibt es drei Gründe. Erstens sind Blumen Eintrag, wie RFID, und Landung gemessen, wie Videoaufnahmen äquivalenten Auswahlkriterien gemessen? Wahl ist an verschiedenen Punkten (Landung für Video- und Blumen Eintrag für RFID), die in verschiedenen Maßnahmen umzusetzen gemessender Präferenz. Zweitens, was ist die Wirkung der zentralen vs peripheren Positionierung? Es ist nicht bekannt, ob Arbeitnehmer einen zentralen Muster wählen, ob eine Kombination aus zwei radialen Muster in verschiedenen Positionen vorgestellt (siehe Abbildung 4b). Drittens, was ist die relative Bedeutung der Musterposition vs Mustertyp? In anderen Worten, Hummel landen Muster der bevorzugten Muster Typ oder der bevorzugten Musterposition? Bienen könnten zentral-Radial an ein Peripherie-konzentrischen Muster bevorzugen, aber die Präferenz könnte aufgrund der Mustertyp oder seine zentrale Positionierung sein. In diesem Experiment wurden zwei Variablen aneinander 5 (siehe Figur 4c, d) gegenüber. In Experiment 2 verwendeten wir bewegungssensitiven Videoaufnahmen auf blumenartige Reize. Künstliche Blumen wurden in einem Flugkäfig an diesen Blumen aus dem fron platziert und bewegungsempfindliche High-Definition-Camcorder hingewiesen wurdent und der Spitze. Genauer gesagt wurden zwei Camcorder positioniert, um die Frontalansicht eines jeden der beiden Reize im Testraum zu erfassen. Eine zusätzliche Camcorder wurde zwischen den Reizen positioniert, um aufzuzeichnen schwebt Verhalten von oben, und eroberte Verhalten der aus künstlichen Blumen. Hummeln wurden mit Zahl-Tags, die auf High-Definition-Video-Clips gelesen werden konnten identifiziert. Schweben, wurden antennation und Landeverhalten beobachtet.

<table><tbody><tr><td>Miniaturisierte mic3-Tags</td><td>Microsensys</td><td>mic3 TAG 64-Bit-RO-RFID-Tags</td><td>zum Aufkleben auf</td></tr><tr><td>Bienen-RFID-Lesegerät 2k6-Kopf</td><td>Microsensys</td><td>2k6</td><td>RFID-Lesegeräte in Kunstblumen</td></tr><tr><td>eingebaut IP-Camcorder</td><td>Vivotek</td><td>IP8161</td><td>Bewegungsempfindliche Videorekorder</td></tr><tr><td>Opalith-Plattchen-Nummernschilder und ungiftiger Kleber</td><td>Beeworks.com</td><td>n/a</td><td>Nummernschilder zum Aufkleben auf Bienen</td></tr><tr><td>Hummelvolk für die Forschung</td><td>Koppert Kanada</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Künstliche Blumen</td><td>N/A</td><td></td><td>Entwickelt von campus biology shop</td></tr><tr><td>Künstlicher Blumenstand</td><td>N/A</td><td></td><td>Entwickelt von campus biology shop</td></tr><tr><td>Flugraum</td><td>N/A</td><td></td><td>Entwickelt von campus biology shop</td></tr><tr><td>Laptop mit Windows</td><td>Generische Hardware / Microsoft-Software</td><td></td><td>Wird zum Herunterladen von RFID-Daten</td></tr><tr><td>verwendet RS 232-zu-USB-Konverter</td><td>Generisches</td><td></td><td>Verbinden Sie RFID-Leser mit dem Computer</td></tr><tr><td>Desktop</td><td>IBM</td><td></td><td>Wird zur Übertragung von Videodaten</td></tr><tr><td>verwendet Zweite NIC</td><td>Generische</td><td>10 / 100M NIC PCI</td><td>Wird zur Übertragung von Videodaten verwendet</td></tr><tr><td>Netzwerk-Hub</td><td>Generischer</td><td>4-Port</td><td>Wird zur Übertragung von Videodaten verwendet</td></tr><tr><td>Hochpräzise Pinzette</td><td>SPI</td><td></td><td>Wird verwendet, um Nummern- und RFID-Tags auf Bienen zu kleben</td></tr><tr><td>Zucker</td><td>Generisch</td><td></td><td>Wird verwendet, um mit Wasser zu mischen, um Zucker-Wasser</td></tr><tr><td>herzustellen Pollen</td><td>Jeder lokale Imker</td><td></td><td>Verfüttert an Hummeln Markierungskäfig</td></tr><tr><td>mit Kolben</td><td>Beeworks.com</td><td></td><td>Hilft beim Etikettierungsprozess</td></tr><tr><td>Honig</td><td>Generisch</td><td></td><td>Wird verwendet, um mit Wasser zu mischen oder Pollenpaste</td></tr><tr><td>herzustellen Ton</td> <td>backenSculpey</td><td></td><td>Stimulus für RFID</td></tr><tr><td>Formwerkzeuge für Ton</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus für RFID</td></tr><tr><td>Whitepaper</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus für Video</td></tr><tr><td>Laserdrucker</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus for</td></tr><tr><td>Video Wood</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus for Video -- Anhangsclip</td></tr></tbody></table>

radio frequency identification und bewegungssensitiven video effizient zu automatisieren aufnahme von unbelohnt wahlverhalten von hummeln

Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees

Wir präsentieren zwei Methoden zur Beobachtung Hummel Wahlverhalten in einem geschlossenen Testraum. Die erste Methode besteht darin, Radio Frequency Identification (RFID) Leser in künstlichen Blumen, die verschiedene visuelle Hinweise angezeigt gebaut und RFID-Tags (dh passive Transponder) auf den Brustkorb des Hummelarbeiter geklebt. Die Neuheit in unserem Implementierung ist, dass RFID-Lesegeräte werden direkt in künstliche Blumen, die anzeigen kann mehrere verschiedene visuelle Eigenschaften wie Farbe, Muster-Typ, Raumfrequenz (dh &quot;Geschäftigkeit&quot; des Musters) und Symmetrie (Raumfrequenz und sind gebaut Symmetrie wurden in diesem Versuch nicht manipuliert). Zusätzlich sind diese visuelle Displays in Verbindung mit der automatisierten Systeme der Lage die Aufnahme unbelohnt und untrainierten Wahlverhalten. Die zweite Methode besteht aus Aufzeichnungswahlverhalten bei Kunstblumen mit bewegungssensitiven High-Definition-Camcorder. Bumblebees haben Nummer Tags zu ihren Thorax zur eindeutigen Identifizierung geklebt. Der Vorteil bei dieser Ausführung über RFID ist, dass zusätzlich zu beobachten Landeverhalten, alternative Messungen der Bevorzugung wie Schweben und antennation kann auch beobachtet werden. Beide Automatisierungsmethoden erhöhen experimentelle Kontrolle und interne Validität, indem es in größerem Maßstab Studien, die Berücksichtigung individueller Unterschiede nehmen. Externe Validität wird ebenfalls verbessert, weil die Bienen frei betreten und verlassen die Testumgebung ohne Einschränkungen wie die Verfügbarkeit von Forschungsassistent vor Ort. Im Vergleich zu der menschlichen Beobachtung in Echtzeit, die automatisierte Methoden kostengünstiger und möglicherweise weniger fehleranfällig.

Experiment 1: RFID Daten Alle 375 Arbeiter in der Kolonie wurden RFID getaggt, und 318 dieser Arbeiter (85%) in die Flugkäfig zu irgendeinem Zeitpunkt während der Studie. Insgesamt 197 (62% der Bienen, die die Kolonie links) besucht mindestens einer der vier künstlichen Blume Reize. Definition einer Wahl Eine Auswahl wurde als Arbeiter Eintritt in die künstliche Blume definiert (siehe Abbildung 1). Wir markierten dieses Verhalten als "Blumen Exploration." Diese Definition einer Wahl ist strenger als die, die in der Literatur verwendet, die, je nach Studie, verwenden Sie eine Kombination aus Schweben, antennation oder Landung. Floral Exploration ist eine strengere Definition der Wahl, weil es erfordert, dass die Bienen nicht nur auf einen Reiz zu besuchen, indem schwebt, antennating und Landung auf sie, aber auch durch die Erforschung es. Datenmanagement <p class="jove_content" rfid-techniken sind in der lage eine enorme menge von daten relativ zu anderen verfahren sammeln. dieses experiment produzierten datens ein datenbankprogramm wie mysql ist unverzichtbares werkzeug um diese an und genauso wichtig die sql-abfragen verwendet herauszuarbeiten antworten auf forschungsfragen speichern. zum beispiel problem definition einer wahl. rfid-leseger wurden konfiguriert das vorhandensein markierung alle ms was im falle bienen innerhalb kunstblumen minuten oder sogar stunden waren k mehreren tausend aufnahmen verwandeln aufzuzeichnen. unsere wahl war besuch mindestens dauerte aber erneuter w nicht gez bis aktuelle folge wurde einem min pause unterbrochen werden.> Zusammenfassung des Experiments Vier repliziert Anpassungstests wurden an allen Entscheidungen von einer Bienen "naiv-Sitzung", um Wahl p vergleichen geführtroportions zu einem theoretischen Wert von Chance 7. Naiv Tagung einen Bienen bezieht sich auf die erste Test Zustand, in dem die Biene "teilgenommen". Die G-Tests zeigen eine Präferenz für zentrale Positionierung (siehe Tabelle 1) und radialen Muster Art. 4b zeigt, dass Muster bevorzugt wird rückgängig gemacht, wenn die konzentrischen Muster ist zentral positioniert und der radialen Muster peripher positioniert. Wenn die Positionierung konstant, wie in Figur 4a und d stattfindet, ist jedoch bevorzugt in Richtung der Musterradialmuster, Fig. 4 zeigt, daß die relativen Anteile der ersten Wahl für jedes Muster für jede Kombination vergleichbar waren, die für alle Entscheidungen gezeigten Verhältnissen. <img alt="Figur 4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"> Abbildung 4. RFID Experimentelle Ergebnisse. Auswahl Frequenzen bei ter vier verschiedene Blütenkombinationen in Experiment 1. Die dunkelbraunen Balkendiagramme zeigen Sie alle Entscheidungen vom naiven Sitzung der Biene (linke Seite der y-Achse) und die hellbraunen Balken zeigen die erste Wahl für jeden Arbeitnehmer (rechte y-Achse ). "Alle Entscheidungen" zeigen vergleichbare Muster auf "erste Wahl", aber mit größerer statistischer Power. Die Balkendiagramme zeigen, daß die Positionierung der Muster wichtiger als die Art von Muster. Eine zentral angeordnete Muster wurde bevorzugt, auch wenn der Mustertyp angezeigt eine ansonsten weniger bevorzugt konzentrischen Muster. Sternchen zeigen eine Auswahl Anteil, signifikant verschieden vom Zufall ist. Hinweis. * P &lt;0,05, ** p &lt;0,01, *** p &lt;.001. Diese Zahl hat sich von Orbán et al. 11 geändert. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Bedingungen </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Heterogenität </td><td></td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td><td></td></tr><tr><td> Zentral-Radial vs Zentral-Concentric </td><td> 3,96 </td><td> 1 </td><td> 0,047 </td><td> 197,55 </td><td> 41 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Peripheral-Radial vs Zentral-Concentric </td><td> 33.77 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 210,81 </td><td> 42 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Zentral-Radial vs Peripheral-Concentric </td><td> 508,31 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 345,78 </td><td> 30 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Peripheral-Radial vs Peripheral-Concentric </td><td> 7,42 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 84.06 </td><td> 24 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr></tbody></table> Tabelle 1. Inferenzstatistik von RFID-Daten. Experiment 1. Diese Tabelle wurde von Orbán et al modifiziert. (2013) 11. G p bezieht sich auf signifikante Abweichung von einer Gruppe Anteil von Chance und G h bezieht sich auf die Tests für individuelle Unterschiede ( dh Heterogenität). Bitte beachten Sie die Handschrift für weitere Informationen über die statistischen Tests. Versuch 2: Video Data Ein insgesamt 264 Entscheidungen wurden in den vier Bedingungen über drei Testen Sitzungen aufgezeichnet. Tabelle 2 zeigt die Zahl der Arbeiter und die Wahlen von jeder Kolonie beigetragen. Definition einer Wahl Videodaten erlaubt die Aufnahme von drei Arten von Wahlverhalten: Schweben, antennation und Landung. Während alle drei Arten von Verhaltensweisen beobachtet werden können, schweben und antennation sind difficult, mit einem Tag-Nummer durch schnelle Bewegungen, die Camcorder mit schlechter Auflösung oder niedriger Geschwindigkeit nicht aufnehmen kann assoziieren. Es ist entscheidend, um eine High-Definition-Camcorder verwenden (obwohl dies nicht zur Verfügung stand, um uns im Idealfall ein Hochbildrate Camcorder sollte verwendet werden, um Unschärfen zu minimieren), um Tag-Nummern, die nur auf einer kleinen Anzahl von Frames auftreten können sicherstellen können gelesen werden . Dieses Verfahren wurde auch zur Wahl Muster mit der RFID-Technik, die Blumenexplorations erkennt vergleichen. Bewegungsempfindlichkeit Überlegungen Eine der zentralen Fragen bei der Herstellung eines erfolgreichen Experiments ist die Konfiguration der bewegungssensitiven Camcordern. Ein Camcorder, die zu empfindlich ist zu viel Daten, die nicht praktikabel ist und kann sehr teuer zu verarbeiten geworden aufzeichnen. Zum Beispiel, zunächst unsere Camcorder wurde durch regelmäßige Schwingungen im Gebäude ausgelöst (zB Passanten auf dem Flur, Klimaanlage, etc.), die in 1R führte11; 2 gültige Datenpunkte für jeweils 150-200 aufgenommenen Videoclips. Auf der anderen Seite, ist ein noch schwerwiegender Fehler eine geringe Empfindlichkeit Konfiguration, die Schlüsseldaten verpassen. Es ist entscheidend, um alle Camcorder in der gleichen Weise zu konfigurieren, ansonsten kann die Stichprobenfehler die Ergebnisse verzerren. Zusammenfassung des Experiments Vier repliziert Anpassungstests fanden drei Gruppen Proportionen, die vom Zufall signifikant abweicht, und einen nicht-signifikanten Gesamtanteil (siehe Tabelle 3 und Abbildung 5). (1) Muster ist wichtig: eine signifikante Präferenz für die Zentralradial über dem zentralen konzentrischen Muster gefunden wurde (siehe Tabelle 3). (2) Standpunkt des radialen Muster ist weniger wichtig: die Präsentation des Zentral radialen und peripheren radialen Kombination zeigte keinen signifikanten Unterschied aus Zufall. (3) Die Zentral-Radial- und peripheren konzentrischen Kombination führte zu einer starken Präferenz in Richtungs die zentral-Radialmuster. Die zentrale konzentrische und Peripherie-Radial Kombination ausgelöst signifikante Präferenz in Richtung der peripheren radialen Muster. Muster trumpft Lage. Individuelle Unterschiede waren nicht signifikant in allen vier Kombinationen (siehe Tabelle 3). <img alt="Figur 5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"> . Abbildung 5. bewegungssensitiven Video Ergebnisse Wahl Frequenzen bei den vier verschiedenen Blütenkombinationen in Experiment 2. Die Ergebnisse zeigen die Bedeutung der Mustertyp über-Positionierung: Radialmuster wurden bevorzugt, auch wenn die Muster wurden peripher positioniert. Werte geben die Anzahl der Wahlmöglichkeiten der angezeigten Bilder. Sternchen zeigen eine Auswahl Anteil, signifikant verschieden vom Zufall ist. Hinweis. ** P &lt;0,01 *** p &lt;0,001. Diese Zahl hat sich von Orbán 11 modifiziert. <table border='"0"' cellpadding='"0"' cellspacing='"0"&gt;'><tr><td rowspan="2"> Bedingungen </td><td> Session 1 </td><td colspan="2"> Session 2 </td><td colspan="2"> Session 3 </td></tr><tr><td> Colony 1 </td><td> Colony 2 </td><td> Colony 3 </td><td> Colony 4 </td><td> Colony 5 </td></tr><tr><td> Anzahl der Arbeitnehmer </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Anzahl der Wahlmöglichkeiten </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></table> Tabelle 2. Beschreibende Statistik der bewegungssensitiven Videodaten. Gesamtzahl der Entscheidungen an den künstlichen Blumen in Experiment 2 für jede Kolonie aufgenommen und die Zahl der Arbeiter, die diese Entscheidungen. Diese Tabelle wurde von Orbán et al. 11 geändert. Bitte beachten Sie die Handschrift beziehenfür weitere Informationen. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Bedingungen </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Heterogenität </td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td></tr><tr><td> Zentral-Radial vs Zentral-Concentric </td><td> 17.98 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 40.72 </td><td> 29 </td><td> 0,073 </td></tr><tr><td> Zentral-Radial vs Peripheral Radial </td><td> 1,85 </td><td> 1 </td><td> 0,173 </td><td> 53,63 </td><td> 39 </td><td> 0,060 </td></tr><tr><td> Periphere Radial vs Zentral Concentric </td><td> 6,57 </td><td> 1 </td><td> 0,010 </td><td> 26.31 </td><td> 27 </td><td> 0,500 </td></tr><tr><td> Zentral Radial vs Peripheral Concentric </td><td> 18.18 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 41.92 </td><td> 37 </td><td>0,256 </td></tr></tbody></table> Tabelle 3. Inferenzstatistik bewegungssensitiven Videodaten. Experiment 2. Diese Tabelle wurde von Orbán et al modifiziert worden. 11. G p bezieht sich auf signifikante Abweichung von einer Gruppe Anteil von Chance und G h bezieht sich auf die Tests für individuelle Unterschiede ( dh Heterogenität). Bitte beachten Sie die Handschrift für weitere Informationen über die statistischen Tests.

Dieses Video beschreibt Radio-Frequency Identification (RFID) und bewegungsempfindliche Videoaufzeichnungsmethoden, um das Auswahlverhalten von Hummeln zu überwachen.

Radio Frequency Identification und bewegungssensitiven Video effizient zu automatisieren Aufnahme von unbelohnt Wahlverhalten von Hummeln

We present two methods for observing bumblebee choice behavior in an enclosed testing space. The first method consists of Radio Frequency Identification ...

Das übergeordnete Ziel dieser Verfahren ist es, die Beobachtung des Bienenwahlverhaltens an künstlichen Blumen zu automatisieren. Dazu wird zunächst ein Identifikationsetikett auf alle Bienen innerhalb eines Volkes geklebt, je nach Protokoll mit Nummernschildern aus Kunststoff oder RFID-Tags. Der zweite Schritt besteht darin, bewegungsempfindliche Camcorder oder die RFID-Lesegeräte im Prüfraum einzurichten.Als nächstes bekommen die Kunstblumen einen Platz im Testraum. Der letzte Schritt besteht darin, den B-Völkern Zugang zum Testraum zu gewähren. Letztendlich wird eine große Datenbank mit Datensätzen erstellt, die aus der Zeit und dem Ort jedes einzelnen Blumenbesuchs besteht.Der Hauptvorteil dieser Techniken gegenüber anderen Methoden, wie z. B. der manuellen Aufzeichnung von Beobachtungen in Echtzeit, besteht darin, dass diese Techniken es uns ermöglichen, das Verhalten von Bienen zu untersuchen, die noch nie eine Belohnung auf Blumen erfahren haben. Bienen brauchen Zeit, um Blüten zu entdecken, manchmal sogar Tage. Unsere Methoden ermöglichen es uns, diese sehr seltenen Ereignisse zu erfassen.Wir können die Aktivitäten eines ganzen Hummelvolkes kontinuierlich über einen längeren Zeitraum und mit hoher Präzision aufzeichnen. Dies kann uns helfen, Schlüsselfragen im Insektenverhalten über die Ursprünge individueller Unterschiede zu beantworten. Die Testumgebung für dieses Protokoll muss ein isolierter Raum oder ein zwei Kubikmeter großer Metallschirm-Flugkäfig am Flugkäfig sein.Ein kleines Loch mit dem Durchmesser eines Nickels oder etwa zwei Zentimetern dient den Bienen als Ein- und Ausstiegspunkt. Biene. Die Völker werden über eine Leitung mit dem Testraum verbunden, die breit genug ist, um mehrere Bienen gleichzeitig zirkulieren zu lassen. Siebrohrleitungen sind ideal, da sie bei diesen Versuchen eine gute Traktion bieten.Die Bienen bewegen sich frei zwischen dem Flugkäfig und dem Völkerkasten über diese Kanäle innerhalb des Testraumes befinden sich zwei Halterungen für die Platzierung künstlicher Blüten. Dabei handelt es sich um 1,2 Meter hohe Holzständer, die in der Mitte des Raumes platziert oder an der Wand befestigt sind. An der Oberseite des Ständers befindet sich ein Mechanismus, der zum Halten der Blumen dient.Während des gesamten Experiments werden die Positionen der Halter regelmäßig verschoben, um das Einbringen von Artefakten mit Positionseffekten zu verhindern. Während der RFID-Experimente wird ein 2K-Sechszylinder auf einer speziell entwickelten künstlichen Blume für Farbtag-Experimente installiert. Bewegungsempfindliche Camcorder werden zwei Meter von den Kunstblumen entfernt platziert.Der Versuchsraum wird mit Leuchtstofflampen beleuchtet, die eine Intensität von mindestens 1.200 Lux erzeugen, da die Bienen das Flackern gewöhnlicher Leuchtstofflampen erkennen können, während des Experiments müssen spezielle Hochfrequenz-Vorschaltgeräte verwendet werden, die mit über 200 Hertz flackern. Die Arbeiter werden am Brustkorb mit RFID-Tags markiert, wählen die Arbeiter in einzelne Behälter, wenn sie aus ihren Kokons auftauchen, und rufen sie, während sie sich noch in ihrem Schlafstadium befinden und nicht fliegen können, für etwa eine Stunde in einem auf sieben Grad Celsius eingestellten Kühlschrank herunter. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit minimiert, dass Sie während des Markierens gestochen werden.Bringen Sie nach dem Abkühlen einen eindeutigen RFID-Tag mit ungiftigem Klebstoff an jedem Arbeiter an. Lasse den Kleber mindestens 10 Minuten trocknen, bevor du die Arbeiterin wieder in die Kolonie einführst. Alle Arbeiter, die sich der Etikettierung entziehen oder ihr RFID verloren haben, müssen entfernt werden.Wenn die experimentellen künstlichen Blumenkonstrukte in einer Maschinenwerkstatt hergestellt werden können, werden sie mit farbigem Ton ausgekleidet. Eine schlichte blaue Kunstblume ist die Basisvorlage, auf der verschiedene visuelle Merkmale hinzugefügt werden. Ein optisches Merkmal ist ein Design mit einer dünnen Schicht aus gelbem Ton.Der Schlitz am zylindrischen Teil der künstlichen Blume rastet einfach auf dem RFID-Lesegerät ein. Entscheidend ist die Gestaltung des Blütenreizes. Der Innenraum muss groß genug sein, dass alle Hummelstücke hineinklettern können, aber klein genug, dass das Etikett an der Hummel bis auf drei bis vier Millimeter an das Lesegerät herankommt.Darüber hinaus muss die künstliche Blume so gestaltet sein, dass sie ihre optischen Eigenschaften so darstellt, dass es keine Unterbrechung zwischen dem Zylinder- und dem Coon-Teil gibt. Eine Alternative zu RFID-Tags sind farbige Nummernschilder. Diese Tags werden auch an Arbeiterbienen angebracht, kurz nachdem sie aus ihren Kokons geschlüpft sind.Ein Vorteil gegenüber den RFID-Tags ist, dass sie für die Bienen schwerer zu lösen sind. Entfernen Sie wie bei der RFID-Tagging alle Arbeiter aus der Kolonie und rufen Sie sie vor der Tagging an. Später. Sobald das Experiment begonnen hat und das Verhalten der Bienen aufgezeichnet wird, tauchen neue Arbeiterinnen auf und müssen markiert werden.In der Regel kommen alle zwei bis drei Tage sieben bis zehn neue Arbeiterinnen hinzu, um Daten von farbig markierten Bienen aufzuzeichnen. Bewegungsempfindliche Videokameras müssen von außerhalb der Testumgebung auf jede Blume gerichtet werden. Dabei kann es sich um Internetprotokollkameras mit mindestens einem Megapixel Auflösung und Lichtmodifikation handeln.Ersetzen Sie das Standardobjektiv durch ein 1,8-Millimeter-Objektiv mit sehr großer Brennweite, um eine bessere Fokussierung und die Möglichkeit zum Heranzoomen an die Blüte zu erhalten. Fokussieren Sie eine andere Kamera, um den Bereich vor den beiden Blumen einzufangen. Diese Kamera ist etwa einen halben Meter über den Blüten positioniert.Es erfasst die Verhaltensweisen, die vor der Landung auftreten, einschließlich des Anflugschwebens und sogar des Intonierens. Eine Kolonie von 375 Arbeitern wurde mit RFIDs versehen. 85 % betraten während der Studie den Flugkäfig, und 62 % dieser Bienen erkundeten auch einen von vier Blütenreizen.Dies wurde als Schweben über Intonieren, Landen und Erkunden gewertet. Das Experiment produzierte etwa 300.000 aufgezeichnete Ereignisse, die alle in einer Datenbank der Mäusewelt gespeichert wurden. Es wurde eine Präferenz für ein radiales Muster gegenüber einem konzentrischen Muster gezeigt.Das radiale Muster kehrte sich jedoch um, wenn das konzentrische Muster in der Mitte der Blume positioniert wurde und das radiale Muster peripher war. In einem zweiten Experiment wurden Bienen mit farbigen Zahlen versehen und mit bewegungsempfindlichen Camcordern gefilmt. In diesem Experiment wurden mittig positionierte Blüten mit radialem Muster gegenüber mittig positionierten konzentrischen Mustern bevorzugt. Blumen.Die Position eines Musters auf der Blüte machte keinen Unterschied. Diese Verfahren ermöglichen es uns, theoretische Vorhersagen von Computational Modeling und künstlicher Intelligenz über die Eigenschaften der visuellen Informationsverarbeitung durch kleine Gehirne empirisch zu überprüfen. Zum Beispiel wurden unüberwachte neuronale Netze verwendet, um Vorhersagen bezüglich der Symmetriepräferenzen zu generieren, die wir mit unseren automatisierten Methoden getestet haben.Das Verhalten von Hummeln, die ihr Volk zum ersten Mal verlassen, ist ein vernachlässigtes Forschungsgebiet, und einige der Hindernisse für die Forschung sind methodischer Natur. Die Techniken, die wir in diesem Video beschrieben haben, eignen sich besonders gut, um das Verhalten von Hummeln zu untersuchen, die zum ersten Mal ihr Volk verlassen und auf Nahrungssuche sind. RFID. Tagging und bewegungsempfindliche Videoaufzeichnungen werden derzeit von Psychologen und Biologen verwendet, um neue Fragen zu untersuchen, die bis vor kurzem unerreichbar waren.

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Forschung

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Radio Frequency Identification und bewegungssensitiven Video effizient zu automatisieren Aufnahme von unbelohnt Wahlverhalten von Hummeln (Video) | JoVE Journal

Radio Frequency Identification und bewegungssensitiven Video effizient zu automatisieren Aufnahme von unbelohnt Wahlverhalten von Hummeln

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