Radio Frequency Identification e video sensibile al movimento in modo efficiente Automatizzare registrazione di ricompensa Scelta comportamento di bombi

Summary

Questo video descrive l'identificazione a radiofrequenza (RFID) e i metodi di registrazione video sensibili al movimento per monitorare il comportamento di scelta dei bombi.

Abstract

Presentiamo due metodi per l'osservazione del comportamento scelta calabrone in uno spazio chiuso di test. Il primo metodo consiste di Radio Frequency Identification (RFID) lettori integrati in fiori artificiali che consentono di visualizzare i vari segnali visivi, e tag RFID (ad esempio, i transponder passivi) incollati al torace dei lavoratori bombo. La novità nella nostra implementazione è che i lettori RFID sono costruiti direttamente in fiori artificiali che sono in grado di visualizzare diverse proprietà visive distinte come il colore, il tipo di modello, frequenza spaziale (vale a dire, "tran tran" del pattern), e la simmetria (frequenza spaziale e simmetria non sono stati manipolati in questo esperimento). Inoltre, questi display visivi in combinazione con i sistemi automatizzati sono in grado di registrare comportamento di scelta senza ricompensa e non addestrato. Il secondo metodo consiste nel registrare comportamento di scelta i fiori artificiali con videocamere ad alta definizione sensibile al movimento. Bumblebees hanno tag numero incollati alle loro thoraces per l'identificazione unico. Il vantaggio di questa implementazione sopra RFID è che, oltre ad osservare il comportamento di atterraggio, possono essere osservati anche misure alternative di preferenza come hovering e antennation. Entrambi i metodi di automazione aumentare il controllo sperimentale e validità interna, consentendo studi più ampi scala che tengano conto delle differenze individuali. La validità esterna è anche migliore perché le api possono liberamente entrare e uscire dall'ambiente di test, senza vincoli, come la disponibilità di un assistente di ricerca in loco. Rispetto all'osservazione umana in tempo reale, i metodi automatizzati sono più convenienti e forse meno soggetto a errori.

Introduction

Un problema chiave per lo studio del comportamento scelta ignoranti da bombi e api è che, i lavoratori non addestrati fiori naïve non facilmente entrano nello spazio di prova in cui le preferenze possono essere misurati. Come risultato, molti ricercatori si basano su un meno tecnica ideale: lavoratori pre-formazione per alimentare all'interno dello spazio di test da stimoli apparentemente neutri che i ricercatori ritengono essere diverso da stimoli sperimentali. Tuttavia, i recenti esperimenti hanno dimostrato che gli stimoli che si pensava di essere neutri (cioè stimoli che non influenzano il comportamento successivo scelta in una sessione di test) hanno influenzato le preferenze in modi inaspettati ^1. Sistemi automatizzati che includono Radio Frequency Identification (RFID) ² e le registrazioni sensibili al movimento video possono offrire l'opportunità di risolvere questo problema. Lo scopo dello studio era duplice: (1) essenzialmente per contribuire alla letteratura sulle preferenze floreali senza istruzione da bombi, (2) e secondariamente a EValuate due sistemi di misura scelta, come registrato da due diversi dispositivi di registrazione automatici.

Due sistemi automatizzati ³ sono stati implementati nel presente studio per osservare il comportamento scelta ignoranti: RFID e le registrazioni sensibile al movimento video. Due elementi fondamentali di entrambi i sistemi sono che le scelte non vengono premiati, e la visualizzazione di diversi segnali visivi possono essere manipolati. Sensibile al movimento video (alta definizione, registrazione a risoluzione 1 mp) non solo permette l'osservazione continua dei lavoratori esplorare liberamente in una stanza volo, ma è fondamentale per l'osservazione efficiente di eventi relativamente rari ^4.

La domanda di ricerca nell'esperimento 1 si riferisce a come le diverse proprietà visive interagiscono quando vengono visualizzati insieme. Questo studio cerca di esplorare l'importanza relativa di posizionamento del modello in relazione al tipo di motivo. Utilizzando un disegno 2 x 2, radiale (vale a dire, sunburst) e concentrica (cioè, e del toroye) tipi di pattern sono collocati a livello centrale o periferico su un fiore artificiale (si veda la Figura 1 per esempi di stimoli). Lettori RFID sono incorporate in questi stimoli fiore artificiale appositamente progettati, e bombi ricevono abilitati RFID tag che permettono di registrare ogni lavoratore tag che entra lo stimolo fiore artificiale. Osservazione RFID funziona il meccanismo lettore (incorporato nei fiori artificiali) inviare segnali a frequenza radio (13,56 MHz in questo caso), che sono modulati dalla presenza di tag passivi. Il lettore in grado di rilevare e registrare le modulazioni di segnale, che variano leggermente tra i tag che consentono cartellino identificativo unico.

Le domande di Experiment 2 sono di tre tipi. In primo luogo, sono fiori ingresso, come misurato da RFID, e l'atterraggio, come misurato da registrazioni video criteri di scelta equivalenti? La scelta viene misurata in diversi punti (atterraggio per il video, e l'ingresso fiore per RFID), che possono tradursi in diverse misuredi preferenza. In secondo luogo, qual è l'effetto del centro di vs posizionamento periferico? Non è noto se lavoratori avrebbero scegliere un modello centrale, se una combinazione costituita da due modelli radiali in posizioni differenti stati presentati (vedi figura 4b). In terzo luogo, qual è l'importanza relativa di posizione modello vs Tipo di modello? In altre parole, si bombi atterrare su modelli di tipo modello preferito, o la posizione modello preferito? Api potrebbero preferiscono centrale radiale ad un pattern periferico-concentrica, ma la preferenza potrebbe essere dovuto al tipo di modello o il suo posizionamento centrale. In questo esperimento, due variabili sono contrapposti tra loro ⁵ (vedi figura 4c, d).

Nell'esperimento 2, abbiamo usato le registrazioni video motion-sensitive su stimoli fiore-come. Fiori artificiali sono stati collocati all'interno di una gabbia di volo, e di videocamere ad alta definizione sensibile al movimento sono stati puntati questi fiori dal front e la parte superiore. In particolare, due videocamere sono stati posizionati in modo da catturare la vista frontale di ciascuno dei due stimoli nello spazio collaudo. Una videocamera supplementare è stato posizionato tra gli stimoli per registrare bilico comportamento dall'alto, e catturato il comportamento da entrambi fiori artificiali. I bombi sono stati identificati utilizzando i tag numerici che possono essere letti su clip video ad alta definizione. Librarsi nell'aria, sono stati osservati comportamenti antennation e di atterraggio.

Protocol

Il Comitato delle Università di Ottawa cura degli animali ha approvato il nostro protocollo sperimentale, che delinea le procedure di sicurezza per il personale che lavora con le api.

1. Test Environment Preparazione

1. Preparare uno spazio vuoto (stanza isolata, o gabbia di volo di metallo a schermo coperto) di 2 mx 2 mx 2 m.
   NOTA: Se la stanza è scelto come spazio di prova, in modo che le api non possono sfuggire attraverso le finestre, gli spazi sotto le porte, e condotti ricambio d'aria.
2. Aggiungere piccoli punti di ingresso (ad esempio, fori ca. 2 cm di diametro) per la gabbia di volo in cui le api possono entrare e uscire dalla spazio di prova senza ostacoli. Progettare un meccanismo per bloccare i punti di accesso di mantenere api fuori dello spazio di test durante i periodi riservati per la manutenzione e la configurazione dell'apparecchiatura.
   NOTA: Abbiamo usato Bombus Impatiens lavoratori Cresson.
3. Collegare una o due caselle colonia al test-spazio con un connettore. Assicurarsi che un'ape morto non può block il connettore.
   NOTA: Qui, utilizzare due tipi di collegamento di strutture: una struttura di legno "ponte" con un coperchio di vetro, e un tubo di rete metallica. Sono facili da pulire e forniscono la trazione per le api.
4. Posizionare due supporti di fiori artificiali all'interno del test-spazio.
   1. Inserire fioriere nel centro del test-spazio, oppure allegarli alla parete.
   2. Collegare un lettore RFID "testa 2k6" all'inizio della porzione del cilindro del fiore artificiale con nastro adesivo (vedere la Figura 1 per il posizionamento). Utilizzare un 1,2 m di altezza stand in legno a cui fissare i fiori artificiali.
      NOTA: La parte superiore dello stand deve essere dotata di un meccanismo di attacco in cui possono essere collegati fiori artificiali. Vedere Figura 2 per un disegno schematico
5. Aggiungere ad alta frequenza (min. 200 Hz) lampade fluorescenti per illuminare adeguatamente il test-spazio. Utilizzare un reattore elettronico ad alta frequenza per garantire che ligHT sfarfallio è al di sopra sfarfallio visivo soglia di fusione bombi ^"6.
   NOTA: Qui, utilizzare 12 lampadine luce fluorescenti che producono circa 1.200 Lux intensità della luce per uno spazio di 2 x 2 x 2 m.

Figura 1. RFID Design Fiore artificiale. Rappresentazione schematica del fiore artificiale RFID utilizzato nell'esperimento 1. Il lettore RFID poggiava sulla parte superiore del cilindro aperto attraverso il centro del fiore. Modelli di stimoli e posizioni: a. periferiche-concentrica, b. centro-concentrica, c. periferiche-radiali e d. centro-radiale. Questo dato è stato modificato da Orbán et al. ^11.

Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

2. Bumblebee Colony Preparazione

1. All'arrivo delle colonie ordinati in commercio, collegare il box colonia alla gabbia di volo.
2. Fornire polline (raccolti mediante api da una varietà di piante) e zucchero-acqua (1: 1 in volume) ad libitum fino all'inizio delle sessioni di test.
   1. Far bollire 1 L di acqua, e mescolare nello stesso volume di zucchero per creare la soluzione di zucchero-acqua.
   2. Acquista il polline da un apicoltore o il comcommerciale dei fornitori di colonie di bombi. Macinare il polline con un mortaio e pestello, e mescolare con miele e acqua (se necessario) per farne una pasta umida.
3. Una volta iniziato l'esperimento, fornire 15-40 ml di acqua e zucchero (quantità proporzionale alla dimensione delle colonie) al giorno. Continuare a fornire polline ad libitum. Regolare la quantità di zucchero-acqua in base ai livelli di stoccaggio nei vasi di miele.
   NOTA: Mantenere i livelli di conservazione degli alimenti a basso prevede un incentivo per i lavoratori a lasciare il nido per cercare più cibo.
4. Consentire api diffondano nell'ambiente di test tramite la struttura del connettore, come descritto al punto 1.3.
   NOTA: Le api si muovono liberamente tra il nido e l'ambiente di test per tutto l'esperimento.

3. Preparazione per l'osservazione di identificazione a radiofrequenza

1. Inizia incollaggio etichette RFID al torace degli operai non appena la colonia arriva, e continuerà per tutto l'esperimento, come nuovo lavoroERS emergono.
2. Tecnica di incollaggio
   1. Mettere tutti i lavoratori nei singoli contenitori durante la codifica iniziale. Lavoratori di raffreddamento per circa 1 ora in frigorifero (circa 7 ° C) per rallentarli.
      NOTA: Raffreddamento lavoratori in anticipo di etichettatura aiuta a rendere le colonie aggressivi più gestibile. Questo riduce al minimo il rischio di punture.
   2. Utilizzando l'apparato tagging e colla non tossici (fornito dal provider di tag), attaccare il tag RFID al torace del lavoratore. Le etichette RFID colla ai lavoratori che emergono, mentre sono ancora in fase di Callow (prima che siano in grado di volare).
   3. Attendere almeno 10 minuti prima di mettere il lavoratore torna nella colonia per garantire il tag RFID non può essere rimosso dal lavoratore.
3. Smaltire i lavoratori che non sono stati taggati durante la loro fase imberbe, o lavoratori che hanno perso le loro etichette RFID (come si vede da residui di colla o zona calva sul torace).
   NOTA: Queste api possono avere avuto esperienza outsidvia e la colonia.
4. Software RFID Reader
   1. Utilizzare un personal computer (PC) per configurare il software di lettura RFID. Modificare il formato della data del sistema operativo per hh aaaa-mm-gg: mm: ss per garantire i dati RFID scaricate sono codificati correttamente. Regolare il programma in dotazione con i lettori RFID che utilizzano il linguaggio di programmazione C ++ per consentire l'esportazione dei dati sul lettore RFID come valori separati da virgola (CSV).
   2. Collegare il lettore RFID al computer tramite una porta RS-232 a USB connettore. Scarica i dati al lettore RFID periodicamente, prima che il lettore raggiunge la capacità di memorizzazione (fino a 32.000 record). Utilizzare i lettori RFID per registrare la data, l'ora e una stringa univoca tredici carattere associato con ogni tag. Importare il file CSV scaricato in un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS).

4. Preparazione del fiore artificiale per i lettori RFID

1. Acquisto blu e giallo cuocere l'argilla da un negozio di artigianato locale.
2. Creare un blue cilindro con un diametro di 1,5 cm, e tagliare un 1,5 centimetri x 3 cm foro sul lato.
   NOTA: Il foro sul lato del cilindro servirà come recipiente per il lettore RFID.
3. Creare un cono blu con un diametro di 8 cm su un'estremità, e 1,5 cm sulla estremità.
4. Unire il cilindro e il cono.
5. Creare una lunghezza di 20 cm di lunghezza e 0,5 centimetri filo di argilla gialla.
6. Tagliare il filo giallo a misura, e lavorare nel cono blu e il cilindro.
   NOTA: le forme radiali richiedono cinque centimetri lunghe linee rette e forme concentriche richiedono lunghe linee circolari 4-8 cm.
7. Cuocere in forno di argilla a 130 ° C fino a quando completamente indurito.

5. Preparazione per l'osservazione di registrazione video Motion-sensibili

1. Inizia incollaggio colorate tag numerici plastica al torace delle api operaie non appena la colonia arriva, e continuerà per tutto l'esperimento come nuovi lavoratori emergono.
2. Rimuovere tutti i lavoratori durante il Taggi inizialeng sessione per garantire che ogni individuo riceve un numero di tag. Luogo lavoratori indietro nella colonia subito dopo la codifica.
   NOTA: A differenza di tag RFID, tag numero sono più difficili per i lavoratori a rimuovere.
3. Come nuovi lavoratori emergono, etichettarli mentre sono ancora imberbe. Tagging frequenza varia con lo stato del ciclo di colonia, ma in media di circa 7-10 lavoratori ogni 2-3 giorni. Smaltire i lavoratori che non sono stati taggati durante la loro fase imberbe perché possono non essere più fiori ingenuo.
4. Sistema per la codifica più lavoratori di numeri dei marchi disponibili
   NOTA: Se l'esperimento continua per un periodo di mesi e molteplici colonie sono coinvolti, c'è una buona probabilità che il numero di tag disponibili si esauriscono. Ci sono circa 7 colori tag distinguibili, ogni numerate da 1 a 99 che consente fino a 693 lavoratori contemporaneamente con tag. Un esperimento di corsa per 3 mesi con 3-4 colonie avrà ben più di 693 lavoratori in totale, ma mai contemporaneamente vivo.
   1. Assicurarsi che i numeri tag sono posizionati in modo sistematico (ad esempio, lato superiore del numero di tag è sempre allineati con la testa di ape), in particolare per i seguenti numeri: 6, 9, 66, 69, 99.
   2. Rimuovere i lavoratori morti, e registrare il loro numero di tag come "liberato". Mantenere un database di numeri di tag e colori che sono "disponibili" o "in uso" per assicurare che un unico tag non viene utilizzato su più api contemporaneamente.
      NOTA: Altre combinazioni di tag possono essere prodotte con l'aggiunta di colori di colori già esistenti. Ad esempio, l'aggiunta di un punto giallo a un tag blu con una penna pennarello può creare nuove combinazioni.
5. Video Data Processing
   1. Posizionare due protocollo Internet (IP) videocamere (minima risoluzione immagine 1 MP) di fronte a ogni infiorata, al di fuori dell'ambiente di prova (vedi Figura 3).
      
      NOTA: Un divisorio di vetro tra le videocamere IP e fiori artificiali assicura che i fiori artificiali sono chiaramente visibili. Le videocamere IP possono essere fino a una distanza dagli stimoli 5 ​​m. Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.
   2. Sostituire le lenti stock con lenti vari-focale 1,8 millimetri. Queste lenti consentono zoom sufficiente e si concentrano sui fiori artificiali.
   3. Inserire una videocamera IP supplementare direttamente sopra la fiore artificiale, concentrandosi su un'area 1-2 m davanti dei fiori artificiali. Questa videocamera cattura comportamenti di roll-over e antennation.
   4. Collegare le videocamere IP a un PC tramite un controller di interfaccia di rete secondaria (NIC), e un hub Ethernet.
   5. Configurare Dynamic Host Configuration Protocol del PC (DHCP) per distribuire dinamicamente gli indirizzi IP alle videocamere IP.
   6. Configurare un server File Transfer Protocol (FTP) sul PC.
   7. Configurare un processo client FTP per depositare automaticamente i clip video sul PC.
   8. Configurare la videocamera IP per registrare un video di 10 secondi viene rilevato un movimento ogni volta.
6. Analisi Video Clip
   1. Aprire un video clip, e visualizzare il contenuto fotogramma per fotogramma utilizzando un video visualizzatore di scelta.
   2. Registrare di un'ape tag plastica numero, la data e l'ora di registrazione in un foglio di calcolo o un RDBMS. Qui, definire un atterraggio come le gambe di un ape entrare in contatto con il fiore artificiale.
      NOTA: Eliminare le scelte che sono socialmente influenzate (atterraggio mentre un'altra ape è presente lo stimolo).
e "Preparazione fiori> 6. artificiale per il video di osservazione
1. Progettare proprietà visive con un programma di editing grafico.
   NOTA: Assicurarsi che il modello stampato può essere tagliato e piegato in un cono. Utilizzare calcoli geometrici per produrre la forma del ritaglio che si traduce in un cono con un diametro di 8 cm.
2. Stampa, taglio, piega e la proprietà visiva in un cono.
3. Clip di fissaggio colla agli stimoli (vedi figura 2).

7. Analisi statistica

1. In entrambi gli esperimenti, calcolare una percentuale scelta per ogni ape (ad esempio, un particolare ape fatta x scelte di un fiore su un totale di y).
2. Analizzare queste proporzioni con una bontà replicato di Fit Test ^7.
   NOTA: Un replicato G-Test calcola un valore di eterogeneità (G _h) che indica la quantità di variabilità di repliche (cioè, ogni ape), e un valore pool (G _p) che indica la complessiva significativitàtutte le proporzioni scelta. I valori G vengono confrontati χ ² valori nel test di significatività.

8. Gli stimoli Presentazione Sequenza

1. Fissare fiori artificiali per gli stand di fiori all'interno dello spazio di prova. Cambiare la combinazione e la posizione di stimoli visualizzati ad intervalli di tempo regolari (per esempio, ogni giorno) per evitare effetti spilli.

9. Studio di terminazione

1. Posizionare le colonie nel congelatore a -10 ° C per 3 giorni di tempo per uccidere le api.

Results

Esperimento 1: dati RFID

Tutti i 375 lavoratori della colonia sono stati etichettati RFID, e 318 di questi lavoratori (85%) sono entrati nel volo-gabbia a un certo punto nel corso dello studio. Un totale di 197 (62% di api che hanno lasciato la colonia) ha visitato almeno una delle quattro stimoli fiori artificiali.

Definizione di una scelta

Una scelta è stata definita come lavoratore stipula del fiore artificiale (vedi Figura 1). Abbiamo etichettato questo comportamento come "esplorazione floreale." Questa definizione di una scelta è più rigorosa rispetto a quelli utilizzati in letteratura, che, a seconda dello studio, utilizzano una combinazione di hovering, antennation o l'atterraggio. L'esplorazione floreale è una definizione più rigorosa di scelta perché richiede che le api frequentano non solo ad uno stimolo per bilico, antennating, e l'atterraggio su di essa, ma anche esplorando esso.

Gestione dei dati

Sintesi di esperimento

Bontà a quattro replicato in forma di test sono stati eseguiti su tutte le scelte da "sessione ingenuo" 'un api per confrontare scelta proportions ad un valore teorico del caso ^7. Sessione di ingenuo di un ape si riferisce alla prima condizione di prova in cui l'ape "partecipato". Il G-test rivelano una preferenza per il posizionamento centrale (vedi Tabella 1) e il tipo di raggiera. Figura 4b mostra che la preferenza modello è invertito quando il modello concentrico è in posizione centrale e la raggiera è posizionato perifericamente. Tuttavia, se il posizionamento è mantenuta costante come in figura 4a e d, modello preferenza è verso il raggiera. La Figura 4 mostra che le proporzioni relative dei primi scelte per ciascun modello per ciascuna combinazione erano paragonabili alle proporzioni indicate per tutte le scelte.

I risultati sperimentali Figura 4. RFID. Frequenze di scelta a tlui quattro diverse combinazioni di fiori in Esperimento 1. I grafici a barre di colore marrone scuro mostra tutte le scelte di seduta ingenuo delle api (lato sinistro asse y), e le barre marrone chiaro indicano la prima scelta di ogni lavoratore (a destra asse y ). "Tutte le scelte" Mostra modelli comparabili, ma con una maggiore potenza statistica "prima scelta". I grafici a barre mostrano che il posizionamento dei modelli è più importante il tipo di un modello. Un modello in posizione centrale è preferito, anche se il tipo di modello visualizzato un modello altrimenti meno preferibile concentrica. Gli asterischi indicano una percentuale scelta che è significativamente diverso dal caso. Nota. * P <.05, ** p <.01, *** p <.001. Questo dato è stato modificato da Orbán et al. ^11.

Condizioni	Pooled			Eterogeneità
	Gp	df	p	Gh	df	p
Central-radiale vs Central-concentrico	3.96	1	0.047	197,55	41	0.000
Periferica-radiale vs Central-concentrico	33.77	1	0.000	210,81	42	0.000
Central-radiale vs periferico-concentrico	508,31	1	0.000	345,78	30	0.000
Periferica-radiale vs periferico-concentrico	7.42	1	0.000	84.06	24	0.000

Tabella 1. Statistica inferenziale dei dati RFID. Esperimento 1. La presente tabella è stata modificata da Orbán et al. (2013) ^11. G _p riferisce una forte deviazione di una parte del gruppo dal caso, e G _h si riferisce ai test per le differenze individuali ( vale a dire, eterogeneità). Si prega di fare riferimento al manoscritto per tutti i dettagli sui test statistici.

Esperimento 2: Data Video

Un totale di 264 opzioni sono stati registrati attraverso le quattro condizioni su tre sessioni di test. La tabella 2 mostra il numero di lavoratori e le scelte hanno contribuito da ogni colonia.

Definizione di una scelta

Dati video permette la registrazione di tre tipi di comportamento di scelta: in bilico, antennation e di atterraggio. Mentre si possono osservare tutti e tre i tipi di comportamenti, in bilico e antennation sono difficult da associare a un numero di tag a causa di movimenti veloci che le videocamere con risoluzione scarsa, o bassa velocità non può registrare. E 'fondamentale utilizzare una videocamera ad alta definizione (anche se questo non era disponibile per noi, idealmente una videocamera alto tasso di telaio dovrebbe essere utilizzato per ridurre al minimo la sfocatura) al fine di garantire i numeri di tag che possono essere visualizzati solo su un piccolo numero di fotogrammi può essere letto . Questo metodo è stato utilizzato anche per confrontare i modelli di scelta con la tecnica RFID, che rileva l'esplorazione floreale.

Considerazioni di sensibilità di movimento

Una delle questioni chiave nella produzione di un esperimento di successo è la configurazione delle videocamere sensibile al movimento. Una videocamera che è troppo sensibile registra troppi dati che è poco pratico e può diventare molto costoso da elaborare. Ad esempio, inizialmente la nostra videocamera è stata innescata da vibrazioni regolari di edificio (ad esempio, le persone che passano sul corridoio, aria condizionata, ecc), che ha portato 1R11, 2 punti di dati validi per ogni 150-200 clip video registrati. D'altra parte, un errore ancora più grave è una configurazione bassa sensibilità, che può mancare dati chiave. È fondamentale configurare tutte le videocamere allo stesso modo, in caso contrario, gli errori di campionamento possono falsare i risultati.

Sintesi di esperimento

Quattro bontà replicato di prove idonee trovato tre proporzioni di gruppo che hanno deviato significativamente dal caso, e una percentuale complessiva non significativo (vedi Tabella 3 e Figura 5). (1) Modello è importante: è stata trovata una preferenza significativa per il centro-radiale sul disegno centrale concentrico (vedi Tabella 3). (2) Posizione del raggiera è meno importante: la presentazione della combinazione radiale centrale e periferico radiale mostrato alcuna differenza significativa dal caso. (3) Il centro-radiale e la combinazione periferiche-concentrico portato ad una forte preferenza versos il modello centro-radiale. La combinazione centro-concentrici e periferica-radiale ha suscitato notevole preferenza verso il pattern periferico-radiale. Modello inventata posizione. Le differenze individuali sono non significativa in tutte e quattro le combinazioni (vedi tabella 3).

. Figura 5. sensibile al movimento Video Risultati frequenze Choice ai quattro diverse combinazioni di fiori in Esperimento 2. I risultati mostrano l'importanza di tipo di pattern su posizionamento modello: i modelli radiali sono stati preferiti, anche se i modelli sono stati posizionati perifericamente. I valori indicano il numero di scelte del disegno visualizzato. Gli asterischi indicano una percentuale scelta che è significativamente diverso dal caso. Nota. ** P <0.01, *** p <0.001. Questo dato è stato modificato da Orbán ^11.

Condizioni	Sessione 1	Sessione 2		Sessione 3
	Colony 1	Colony 2	Colony 3	Colony 4	Colony 5
Numero di lavoratori	45	7	2	8	23
Numero di scelte	151	25	2	20	65

Tabella 2. Statistiche descrittive di sensibile al movimento di dati video. Numero totale di scelte iscritti ai fiori artificiali in Esperimento 2 per ogni colonia, e il numero di lavoratori che fanno queste scelte. Questa tabella è stata modificata da Orbán et al. ^11. Si prega di fare riferimento al manoscrittoper tutti i dettagli.

Condizioni	Pool			Eterogeneità
	Gp	df	p	Gh	df	p
Central-radiale vs Central-concentrico	17.98	1	0.000	40.72	29	0,073
Central-Radial vs periferico radiale	1.85	1	0,173	53.63	39	0.060
Periferico radiale vs Centrale concentrico	6.57	1	0.010	26.31	27	0.500
Centrale radiale vs periferico concentrico	18.18	1	0.000	41.92	37	0,256

Dati Video Tabella 3. Statistica inferenziale sensibile al movimento. Esperimento 2. Questa tabella è stata modificata da Orbán et al. ^11. G _p riferisce una forte deviazione di una parte del gruppo dal caso, e G _h si riferisce ai test per le differenze individuali ( vale a dire, eterogeneità). Si prega di fare riferimento al manoscritto per tutti i dettagli sui test statistici.

Discussion

La tecnologia RFID consente studiano centinaia di lavoratori individuali con facilità e precisione, ma le caratteristiche del comportamento registrata differisce dalle osservazioni di esseri umani e registrazioni video. Il comportamento di scelta registrata da RFID può essere descritto come l'esplorazione floreale. Si tratta di un criterio molto rigoroso di preferenza rispetto ai criteri utilizzati in altri studi, come approccio ^8, entrata in un labirinto-braccio ^9,10, reazione antenne ^8, o l'atterraggio su un modello ^11,12. Al fine di confrontare la validità delle definizioni comportamento di scelta, e per convalidare il nuovo metodo di RFID per il comportamento senza ricompensa, registrazioni video di sbarco sono stati osservati nell'esperimento 2. Tutte le misure scelte non sono uguali: il criterio RFID come misurato da ingresso floreale, hanno indicato che la struttura visiva di posizionamento modello è più importante per la scelta ape, mentre i dati video indicato che la struttura visiva del tipo di motivo è più importante per la scelta ape.

Una delle sfide generali di studiare il comportamento scelta ignorante è che è molto difficile attirare ingenui fiori, le api non addestrati ai fiori artificiali che non offrono alcun polline o nettare. In effetti, molti degli esperimenti precedenti ricorso a formazione api nell'ambiente di test sugli stimoli che si pensa di essere irrilevante per il comportamento scelta a stimoli di test. RFID e le registrazioni di movimento sensibile video di superare questo ostacolo, consentendo la registrazione continua, 24 ore al giorno, senza la costante supervisione del ricercatore, e aumentando la dimensione del campione 15-20 api a diverse centinaia di api. Mentre le scelte senza ricompensa per le api non addestrati rimangono un evento raro, rendono possibile l'osservazione di questi nuovi parametri di progettazione sperimentale.

Altri miglioramenti offerti da queste due tecniche includono l'eliminazione di polarizzazione del campione, il miglioramento della validità esterna, e il monitoraggio delle differenze individuali. Sample di polarizzazione può essere introdotto solo quando lo studio di una dozzina di api in una colonia. Ci sono differenze significative nella idiosincrasie comportamentali attraverso singoli lavoratori anche all'interno della stessa colonia che sono probabilmente perso perché solo i lavoratori si osservano che questo accada a "collaborare" con il ricercatore in un dato momento. Formazione 15-20 api in una colonia di 300 o più api, rappresenta il meno 5% della colonia totale, in cui polarizzazione caso campionamento può essere significativo. Tagging e osservando il comportamento di tutti i lavoratori elimina il problema del tutto. Il numero di scelte stimoli simultanei può anche essere manipolato. Abbiamo offerto scelte binarie nel nostro esperimento per motivi tecnici, ma scelta singola o più disegni di scelta sono anche fattibile.

In termini di validità esterna, studiando le api in un ambiente di laboratorio è sempre stato altamente artificiale, che ha impedito la generalizzabilità dei risultati. Per esempio, i ricercatori dovevano essere prESENT per la raccolta di dati, api dovuto foraggio in un ambiente di test uno per uno, e test era limitata a una piccola finestra temporale. Le nuove tecniche descritte in questo documento rimuovere queste limitazioni artificiali, rendendo l'osservazione senza sorveglianza e senza restrizioni. Infine, le differenze individuali di comportamento possono essere documentati perché siamo in grado di verificare se questi sono stati ripetuti scelte da un singolo un'ape o da più api.

Sensibile al movimento, videocamere ad alta risoluzione spaziale hanno il vantaggio rispetto tecniche RFID in termini di flessibilità di design stimoli: la comparsa di uno stimolo visivo può essere quasi qualsiasi forma o finchè l'identificazione del soggetto può essere catturato su almeno un pochi fotogrammi. Elaborazione video è un po 'di più in termini di tempo di elaborazione di dati RFID, perché l'identificazione deve essere letto dal ricercatore, che richiede l'ispezione manuale di ogni clip video. Se il disegno stimolo visivo può soddisfare i vincoli di RLettore FID (cioè, i tag RFID sul ape devono venire almeno 3-4 mm dal lettore RFID), allora la tecnologia RFID ha il vantaggio rispetto raccolta dati su larga scala automatizzato. La ricerca qualitativa probabilmente continuerà ad essere favorito da analisi video. Come mostrato in questo esperimento, i lettori RFID possono accumulare molto grandi insiemi di dati che non richiede codifica manuale. I leggermente diversi vantaggi associati con ogni tecnica suggeriscono che in futuro potrebbero essere utilizzati in modo complementare.

Il futuro di entrambe le tecnologie potrebbe risiedere nella quantificazione precisa dei comportamenti che si verificano raramente. Per esempio, una possibilità concreta per applicazioni future è di impiegare queste tecniche in serre e altri ambienti più naturalistico. La combinazione di naturalismo e controllo sperimentale permetterebbe affrontare questioni che non era possibile rispondere prima. In generale, queste tecniche offrono due nuove modalità di osservazione del comportamento in un rigoroso unmodo efficiente ND. RFID e il video sensibile al movimento sono un significativo passo avanti non solo per i ricercatori che studiano impollinatori o insetti, ma queste tecniche possono anche fare appello ad altri scienziati del comportamento.

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List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Tag mic3 miniaturizzati	Microsensys	mic3 TAG Tag RFID RO a 64 bit	da incollare al
lettore RFID delle api Testina 2k6 Lettori	RFID Microsensys	2k6	integrati nei fiori artificiali
Videocamere IP	Vivotek	IP8161	Videoregistratori sensibili al movimento
Opalith Plattchen Tag numerici e colla atossica	Beeworks.com	n/a	Tag numerici da incollare alle api
Colonia di bombi per la ricerca	Koppert Canada
Fiori artificiali	N/A		Sviluppato dal negozio di biologia del campus
Supporto di fiori artificiali	N/A		Sviluppato dal negozio di biologia del campus
Sala di volo	N/A		Sviluppato dal negozio di biologia del campus
Laptop con Windows	Hardware generico / Software	Microsoft	Utilizzato per scaricare dati RFID
Convertitore da RS 232 a USB	Generico Collega		il lettore RFID al computer
Desktop	IBM		Utilizzato per trasmettere dati video
Seconda scheda di rete	Generica	10/100M NIC PCI	Utilizzata per trasmettere dati video
Hub di rete	Generica	a 4 porte	Utilizzata per trasmettere dati video
Pinzetta ad alta precisione	SPI		Utilizzato per incollare numeri e tag RFID alle api
Zucchero	Generico		Utilizzato per mescolare con acqua per creare zucchero e acqua
Polline	Qualsiasi apicoltore		Dato in pasto ai bombi
Gabbia di marcatura con stantuffo	Beeworks.com		Aiuta il processo di etichettatura
Miele	Generico		Utilizzato per mescolare con acqua o creare pasta di polline
Cuocere l'argilla	Sculpey		Stimulus per RFID
Strumenti per modellare l'argilla	Stimolo generico		per RFID
White paper	Stimolo generico		per stampante
laser	Stimolo generico		per video
	Legno Stimolo generico		per video - clip di collegamento