Radio Frequency Identification en bewegingsgevoelige Video Efficiënt Automatiseer Opname van onbeloond keuzegedrag door Hommels

Abstract

We presenteren twee methodes voor het observeren van hommel keuzegedrag in een afgesloten testruimte. De eerste methode bestaat uit Radio Frequency Identification (RFID) readers ingebouwd in kunstbloemen die verschillende visuele aanwijzingen geven, en RFID-tags (dwz passieve transponders) vastgelijmd aan de thorax van hommelwerksters. De nieuwheid van onze toepassing is RFID readers rechtstreeks in kunstmatige bloemen die kan weergeven aantal verschillende visuele eigenschappen zoals kleur, patroontype, ruimtelijke frequentie (dwz "drukte" van het patroon), en symmetrie (ruimtelijke frequentie en zijn gebouwd symmetrie niet gemanipuleerd in dit experiment). Bovendien zijn deze visuele displays in combinatie met geautomatiseerde systemen kunnen opnemen beloond en ongetraind keuzegedrag. De tweede methode bestaat uit het opnemen keuzegedrag bij kunstbloemen behulp bewegingsgevoelige high-definition camcorders. Bumblebees hebben aantal labels vastgelijmd aan hun thoraces voor unieke identificatie. Het voordeel van deze uitvoering via RFID dat naast observeren landing gedrag alternatieve maatregelen van voorkeur zoals zweven en antennation kan ook worden waargenomen. Beide methoden automatisering verhogen experimentele controle en interne validiteit doordat grotere schaal studies die rekening houdend met individuele verschillen. Externe validiteit is ook verbeterd omdat bijen vrij kunnen gaan en de testomgeving, zonder beperkingen af ​​te sluiten, zoals de beschikbaarheid van een wetenschappelijk medewerker op het terrein. Vergeleken met menselijke waarneming in real time, geautomatiseerde methoden kosteneffectiever en mogelijk minder foutgevoelig.

Introduction

Een belangrijk probleem bij het bestuderen afgeleerd keuzegedrag door hommels en honingbijen is dat bloem-naïeve, ongeschoolde arbeiders het testen van de ruimte waar de voorkeuren kan worden gemeten niet gemakkelijk invoert. Daardoor veel onderzoekers rekenen op een minder ideale techniek: pre-training werknemers te voeden in de testruimte van schijnbaar neutrale stimuli dat onderzoekers achten verschillen van de experimentele stimuli zijn. Echter, recente experimenten aangetoond dat stimuli die werden verondersteld te zijn neutraal (dwz prikkels die niet daaropvolgende keuzegedrag niet beïnvloeden in een testsessie) hebben de voorkeuren van invloed op onverwachte manieren ^1. Geautomatiseerde systemen die Radio Frequency Identification (RFID) ² en bewegingsgevoelige video-opnames behoren kan bieden een mogelijkheid dit probleem op te lossen. Het doel van het onderzoek was tweeledig: (1) in de eerste plaats een bijdrage te leveren aan de literatuur over afgeleerd bloemen voorkeuren door hommels, (2) en in tweede instantie om evaluate twee keuze meetsystemen, zoals opgetekend door twee verschillende automatische opname-apparaten.

Twee geautomatiseerde systemen ³ werden in het huidige onderzoek uitgevoerd om afgeleerd keuzegedrag observeren: RFID en bewegingsgevoelige video-opnames. Twee cruciale elementen van beide systemen zijn die keuzes niet worden beloond, en de weergave van de verschillende visuele aanwijzingen kunnen worden gemanipuleerd. Bewegingsgevoelige video (high definition, de opname op 1 mp resolutie) maakt niet alleen continue observatie van vrij verkennen van werknemers in een vlucht kamer, maar is van cruciaal belang voor de efficiënte observatie van relatief zeldzame gebeurtenissen ^4.

De onderzoeksvraag in Experiment 1 heeft betrekking op hoe de verschillende visuele eigenschappen communiceren wanneer ze samen getoond. Deze studie wil het relatieve belang van patroon positionering verkennen in relatie tot het type patroon. Met behulp van een 2 x 2 design, radiale (dwz, zonnestraal) en concentrische (dwz, bull's eye) types patroon worden centraal of perifeer op een kunstmatige bloem (zie figuur 1 voor voorbeelden van stimuli) geplaatst. RFID-lezers zijn ingebouwd in deze speciaal ontworpen kunstmatige bloem stimuli, en hommels krijgen RFID-tags die ons toelaten om elke tag werknemer dat de kunstbloem stimulus binnenkomt opnemen. RFID waarneming werkt door de lezer mechanisme (ingebouwd in de kunstmatige bloemen) zenden signalen bij radiofrequenties (13.56 MHz in dit geval), die worden gemoduleerd door de aanwezigheid van passieve labels. De lezer kan detecteren en deze signaal modulaties, die enigszins variëren over labels waardoor tag een unieke identificatie.

De vragen van Experiment 2 zijn drieledig. Allereerst zijn bloem-entry, zoals gemeten door RFID, en de landing, zoals gemeten door video-opnamen gelijkwaardige keuze criteria? Keuze wordt gemeten op verschillende punten (landing voor video, en bloem vermelding voor RFID), die kunnen vertalen in verschillende maatregelenvan voorkeur. Ten tweede, wat is het effect van de centrale versus perifere positionering? Het is niet bekend of werknemers zou kiezen centrale patroon of een combinatie bestaande uit twee radiale patronen in verschillende posities werden gepresenteerd (zie figuur 4b). Ten derde, wat is het relatieve belang van patroonpositie vs soort patroon? Met andere woorden, hommels landen op patronen van het type gewenste patroon of het patroon aangewezen positie? Bijen kunnen centrale radiale liever een perifeer concentrisch patroon, maar de voorkeur kan door het patroontype of zijn centrale positie. In dit experiment werden twee variabelen tegenover elkaar ⁵ (zie figuur 4c, d).

In Experiment 2, gebruikten we bewegingsgevoelige video-opnamen op bloem-achtige stimuli. Kunstbloemen werden geplaatst in een vlucht kooi, en bewegingsgevoelige high-definition camcorders werden gewezen op deze bloemen van vorent en de top. Meer specifiek werden twee camcorders gepositioneerd dat het vooraanzicht van elk van de twee stimuli in de testruimte vangen. Een extra camcorder is gepositioneerd tussen de stimuli om op te nemen zweven gedrag van bovenaf, en veroverde het gedrag van zowel kunstmatige bloemen. Hommels werden geïdentificeerd met behulp van het aantal tags die kunnen worden gelezen op high-definition video clips. Zweven, antennation en landing gedrag waargenomen.

Protocol

De Animal Care Committee van de Universiteit van Ottawa heeft onze experimentele protocol, dat de veiligheidsprocedures voor personeel dat werkzaam is met bijen omlijnt goedgekeurd.

1. Testen Milieu Voorbereiding

1. Bereid een lege ruimte (geïsoleerde kamer, of metal-scherm bedekt vlucht kooi) van 2 mx 2 mx 2 m.
   OPMERKING: Als de kamer wordt gekozen als het testen van de ruimte, zorgen ervoor dat de bijen niet kan ontsnappen via ramen, ruimtes onder deuren, en de uitwisseling van lucht kanalen.
2. Voeg kleine toegangspunten (bijvoorbeeld gaten ong. 2 cm diameter) om de vlucht kooi waar bijen kunt invoeren en het testen van de ruimte te verlaten zonder obstructie. Ontwerp een mechanisme om toegangspunten te blokkeren voor bijen uit de testen van de ruimte te houden tijdens periodes gereserveerd voor onderhoud en apparatuur configuratie.
   LET OP: We gebruikten Bombus Impatiens Cresson werknemers.
3. Sluit één of twee kolonie dozen aan het testen-ruimte met behulp van een connector. Zorg ervoor dat een dode bijen niet kunnen block de connector.
   LET OP: Hier, maken gebruik van twee soorten verbinden structuren: een houten "brug" constructie met een glazen kap, en een gaas buis. Ze zijn gemakkelijk schoon te maken en ze bieden tractie voor de bijen.
4. Plaats twee kunstbloem houders binnenin de testen-ruimte.
   1. Plaats bloem houders in het centrum van de testen-ruimte, of voeg ze toe aan de muur.
   2. Sluit een "2k6 head" RFID lezer naar de top van het cilinderdeel van de kunstmatige bloem met plakband (zie figuur 1 voor het positioneren). Gebruik een 1,2 m hoge houten standaard waarop naar kunstbloemen hechten.
      OPMERKING: De bovenkant van de standaard dient een bevestigingsmechanisme waar kunstmatige bloemen kunnen worden aangesloten functie. Zie Figuur 2 voor een schematische tekening
5. Voeg hoge frequentie (min. 200 Hz) TL lampen om adequaat licht de testen-ruimte. Gebruik een hoogfrequent elektronisch voorschakelapparaat met die lig te verzekerenht flicker boven hommels 'visuele flicker fusion drempel ^6.
   LET OP: Hier gebruiken 12 daglicht tl-lampen die ongeveer 1200 Lux lichtsterkte produceren voor een ruimte van 2 x 2 x 2 m.

Figuur 1. RFID Artificial Flower Design. Schematische weergave van de RFID-enabled kunstmatige bloem gebruikt in Experiment 1. De RFID-lezer rustte op de top van de open cilinder door het centrum van de bloem. Stimuli patronen en posities: a. perifere-concentrische, b. centrale concentrische, c. perifere-radiale en d. central-radiale. Dit cijfer is gewijzigd van Orbán et al. ^11.

Klik hier om een grotere versie van deze afbeelding te bekijken.

2. Bumblebee Colony Voorbereiding

1. Bij aankomst van commercieel besteld kolonies, sluit de doos kolonie naar de kooi vlucht.
2. Geef pollen (verzameld door honingbijen uit verschillende planten) en suiker-water (1: 1 in volume) ad libitum tot het begin van de testsessies.
   1. Kook 1 liter water, en meng in hetzelfde volume van suiker aan de suiker-water-oplossing te creëren.
   2. Schaf stuifmeel van een imker of de comcommerciële leverancier van hommelvolken. Maal het stuifmeel met een mortier en een stamper, en mengen met honing en water (indien nodig) om het te maken in een vochtige pasta.
3. Zodra het experiment begint, bieden dagelijks 15-40 ml suikerwater (hoeveelheid evenredig met de kolonie grootte). Blijven pollen ad libitum te verstrekken. Pas suiker-water hoeveelheid volgens de opslag niveaus in de honing potten.
   OPMERKING: Het houden van voedsel opslag niveaus laag vormt een stimulans voor werknemers om het nest te verlaten om meer voedsel te zoeken.
4. Laat bijen de testomgeving opent via de connector structuur, zoals beschreven in stap 1.3.
   OPMERKING: Bijen vrij bewegen tussen het nest en de testomgeving gedurende het experiment.

3. Voorbereiding voor Observatie van radiofrequentie-identificatie

1. Start lijmen RFID tags om de thorax van de arbeiders zodra de kolonie aankomt, en blijven gedurende het experiment als nieuw werkers ontstaan.
2. Lijmen Techniek
   1. Plaats alle werknemers in individuele containers tijdens de eerste tagging. Koel werknemers gedurende ongeveer 1 uur in de koelkast (ongeveer 7 ° C) om ze te vertragen.
      OPMERKING: Cooling down werknemers vooraf van tagging helpt om agressieve kolonies beter beheersbaar. Dit minimaliseert de kans op steken.
   2. Met behulp van de tagging apparaten en niet-giftige lijm (verstrekt door de tag provider), bevestigt u de RFID-tag op de borstkas van de werknemer. Lijm RFID-tags voor de werknemers als ze zich voordoen, terwijl ze nog in callow stadium (voordat ze in staat zijn om te vliegen zijn).
   3. Wacht minimaal 10 minuten voordat de werknemer terug in de kolonie te zorgen voor de RFID tag kan niet worden verwijderd door de werknemer.
3. Gooi de werknemers die niet werden gelabeld tijdens hun callow podium, of werknemers die hun RFID-tags hebben verloren (zoals gezien door lijmresten of kale plek op de thorax).
   OPMERKING: Deze bijen kunnen had ervaring hebben outside de kolonie.
4. RFID Reader-software
   1. Gebruik een personal computer (PC) om de RFID-reader software configureren. Wijzig datumnotatie van het besturingssysteem naar yyyy-mm-dd hh: mm: ss om ervoor te zorgen de gedownloade RFID-gegevens correct zijn gecodeerd. Pas het met de RFID-lezers met behulp van C ++ programmeertaal om het exporteren van de gegevens op de RFID-lezer als komma's gescheiden waarden (CSV) laten meegeleverde programma.
   2. Sluit de RFID-lezer aan op de computer met behulp van een RS-232 naar USB connector. Download de gegevens naar de RFID lezer periodiek, vóór de lezer opslagcapaciteit (tot 32.000 records) bereikt. Gebruik RFID lezers om de datum, tijd en een dertien personage unieke reeks die bij elke tag op te nemen. Importeer het gedownloade CSV-bestand in een relationele database management systeem (RDBMS).

4. Kunstbloem Voorbereiding voor RFID Readers

1. Schaf blauwe en gele bak klei van een lokale ambachtelijke winkel.
2. Maak een blue cilinder met een diameter van 1,5 cm, en snijd een 1,5 cm x 3 cm gat aan de zijkant.
   Opmerking: Het gat aan de zijkant van de cilinder dienen als houder voor de RFID-lezer.
3. Een blauwe kegel met een diameter van 8 cm aan de ene kant en 1,5 cm aan het andere uiteinde.
4. Samenvoegen van de cilinder en de kegel.
5. Maak een 20 cm lang en 0,5 cm breed bundel van gele klei.
6. Snijd de gele draad op maat, en werken in de blauwe kegel en de cilinder.
   OPMERKING: Radial vormen zal 5 cm lange rechte lijnen nodig, en concentrische vormen zal 4-8 cm lange cirkelvormige lijnen nodig.
7. Bak klei op 130 ° C tot ze volledig uitgehard.

5. Voorbereiding voor Observatie door bewegingsgevoelige Video Recording

1. Start lijmen gekleurde plastic nummer tags om de thorax van de werkbijen zodra de kolonie aankomt, en gedurende de gehele proef nieuwe werknemers ontstaan.
2. Verwijder alle werknemers tijdens de eerste Tagging sessie om ervoor te zorgen dat elk individu krijgt een aantal tag. Plaats arbeiders terug in de kolonie direct na tagging.
   OPMERKING: In tegenstelling tot RFID-tags, aantal tags zijn moeilijker voor werknemers om te verwijderen.
3. Als nieuwe werknemers ontstaan, tag ze terwijl ze nog onervaren. Tagging frequentie varieert met de toestand van de kolonie cyclus, maar gemiddeld tot ongeveer 7-10 werknemers om de 2-3 dagen. Gooi de werknemers die niet werden gelabeld tijdens hun callow stadium omdat ze niet meer flower-naïef kunnen zijn.
4. Systeem voor tagging meer werknemers dan beschikbare tagnummers
   OPMERKING: Als het experiment blijft voor een periode van maanden en meerdere kolonies betrokken zijn, is er een goede kans dat beschikbaar tag nummers opraken. Er zijn ongeveer 7 onderscheiden markering kleuren, genummerd van 1 tot 99 waarbij maximaal 693 gelijktijdig gelabeld werknemers. Een experiment loopt gedurende 3 maanden mbv 3-4 koloniën zal hebben ruim 693 werknemers in totaal, maar nooit gelijktijdig in leven. <ol>
5. Zorg ervoor dat de nummers labels systematisch worden geplaatst (bijvoorbeeld bovenste kant van de tag wordt altijd afgestemd op het hoofd van de bee's), met name voor de volgende nummers: 6, 9, 66, 69, 99.
6. Verwijder dode werknemers, en noteer hun tag nummer als "vrijgemaakt". Een database met gegevens labelnummers en kleuren "aanwezig" zijn of "in gebruik" zodat een unieke tag wordt gebruikt aan meerdere bijen tegelijk.
   OPMERKING: Extra tag combinaties kunnen worden geproduceerd door het toevoegen van kleur aan reeds bestaande kleuren. Bijvoorbeeld, het toevoegen van een gele stip op een blauwe markering met een sharpie pen kunnen nieuwe combinaties maken.

Video Data Processing

1. Plaats twee internet protocol (IP) camcorders (minimum 1 mp beeldresolutie) voor elke florale tonen, buiten de testomgeving (zie figuur 3).
   
   OPMERKING: Een glazen verdeler tussen de IP camcorders en kunstbloemen zorgt de kunstmatige bloemen goed zichtbaar. Het IP-camcorders kan tot 5 m afstand van de stimuli. Klik hier om een grotere versie van deze afbeelding te bekijken.
2. Vervang de voorraad lenzen met 1,8 mm varifocale lenzen. Deze lenzen laten voldoende zoom en focus op de kunstbloemen.
3. Een extra IP camcorder direct boven de kunstmatige bloem, gericht op een gebied 1-2 m voor de kunstmatige bloemen. Deze camcorder legt zweven en antennation gedrag.
4. Sluit de IP-camcorders op een pc via een secundair netwerk (NIC), en een Ethernet-hub.
5. De PC's Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP) te configureren om IP-adressen dynamisch te distribueren naar het IP-camcorders.
6. Configureren van een file transfer protocol (FTP) server op de PC.
7. Configureren van een FTP-client proces om videoclips op de pc automatisch deponeren.
8. Configureer het IP-camcorder met een 10 sec videofragment telkens als er beweging wordt gedetecteerd op te nemen.

Video Clip Analyse

1. Open een videoclip, en de inhoud frame-per-frame met behulp van een video-viewer naar keuze.
2. Neem een ​​bee's plastic tag nummer, datum en tijd van de opname in een spreadsheet of een RDBMS. Hier definieert u een landing als de benen van een bee's in contact komen met de kunstmatige bloem.
   OPMERKING: Gooi keuzes die sociaal worden beïnvloed (landing, terwijl de andere bijen aanwezig op de stimulus is).

e "> 6. Kunstbloem Voorbereiding voor video-observatie

1. Ontwerpen van visuele eigenschappen met behulp van een software-graphics editing.
   OPMERKING: Zorg ervoor dat de afgedrukte patroon kan worden gesneden en gevouwen in een kegel. Gebruik geometrische berekeningen om de uitsparing vorm die resulteert in een kegel met een 8 cm diameter produceren.
2. Afdrukken, knippen, en vouw de visuele eigenschap in een kegel.
3. Lijm bevestigingsclips op stimuli (zie figuur 2).

7. Statistische analyse

1. In beide experimenten, berekent u een keuze aandeel voor elke bij (bijvoorbeeld een bepaalde bee gemaakt x keuzes van een bloem op een totaal van y).
2. Analyseer deze verhoudingen met een gerepliceerde Goodness of Fit Test ^7.
   OPMERKING: Een gerepliceerde G-Test berekent een waarde heterogeniteit (G _h) de hoeveelheid variabiliteit duplo (dwz elke bij) aangeeft en een samengevoegde waarde (G _p) de algemene betekenis aangeeftalle keuze proporties. De G-waarden worden vergeleken met ² waarden χ in testen van betekenis.

8. Stimuli Presentatie Sequence

1. Bevestig kunstbloemen om de bloem stands in de testruimte. Verander de combinatie en de locatie van de weergegeven stimuli regelmatige tijdsintervallen (bijvoorbeeld dagelijks) om plaats te vermijden.

9. Studie Beëindiging

1. Plaats de kolonies in de diepvriezer bij -10 ° C gedurende 3 dagen om de bijen te doden.

Representative Results

Experiment 1: RFID-gegevens

Alle 375 werknemers in de kolonie werden RFID-tag, en 318 van deze werknemers (85%) ging de vlucht-kooi op een bepaald punt tijdens de studie. Een totaal van 197 (62% van bijen die de kolonie links) bezocht ten minste één van vier kunstbloem stimuli.

Definitie van een keuze

Een keuze werd gedefinieerd als werknemer aangaan van de kunstmatige bloemen (zie Figuur 1). We bestempeld dit gedrag als "bloemen exploratie." Deze definitie van een keuze is strenger dan die welke worden gebruikt in de literatuur, die, afhankelijk van de studie, gebruiken een combinatie van zweven, antennation of landing. Floral verkenning is een striktere definitie van keuze, omdat het vereist dat de bijen niet alleen wonen op een prikkel door zweven, antennating, en de landing op het, maar ook door het verkennen van het.

Gegevensbeheer

Samenvatting van experiment

Vier-gerepliceerd goodness of fit tests werden uitgevoerd op alle keuzes uit een bijen '' naïef sessie "te vergelijken keuze proportions een theoretische waarde van toeval ^7. Naïeve sessie van een bee verwijst naar de eerste testen toestand waarin de bijen "deelgenomen". De G-proeven blijkt een voorkeur voor centrale plaatsing (zie tabel 1) en radiaal patroon type. Figuur 4b toont dat patroon voorkeur wordt omgekeerd wanneer de concentrisch patroon centraal gepositioneerd en de radiale patroon perifeer geplaatst. Indien positionering constant gehouden zoals in figuur 4a en d, patroon voorkeur richting radiaal patroon. Figuur 4 toont dat de relatieve hoeveelheden van eerste keuzes voor elk patroon voor elke combinatie waren vergelijkbaar met de getoonde keuzes voor alle verhoudingen.

Figuur 4. RFID experimentele resultaten. Choice frequenties thij vier verschillende bloem combinaties in Experiment 1. De donkerbruine bar grafieken tonen alle keuzes uit naïeve sessie van de bij (links-side y-as), en het licht bruine balken geven de eerste keuze van elke werknemer (rechterkant y-as ). "Alle keuzes" toon vergelijkbare patronen om "eerste keuze", maar met een grotere statistische power. De staafdiagrammen geven dat de plaatsing van patronen is belangrijker dan het type van een patroon. Een centraal geplaatste patroon werd de voorkeur, zelfs als het type patroon verschijnt een overigens minder te verkiezen concentrische patroon. Sterretjes geven een keuze deel dat sterk afwijkt van het toeval. Opmerking. * P <0,05, ** p <0,01, *** p <.001. Dit cijfer is gewijzigd van Orbán et al. ^11.

Voorwaarden	Pooled			Heterogeniteit
	Gp	df	p	Gh	df	p
Centraal-Radial vs Centraal-Concentric	3.96	1	0.047	197,55	41	0.000
Perifere-Radial vs Centraal-Concentric	33.77	1	0.000	210,81	42	0.000
Centraal-Radial vs Peripheral-Concentric	508,31	1	0.000	345,78	30	0.000
Perifere-Radial vs Peripheral-Concentric	7.42	1	0.000	84.06	24	0.000

Tabel 1. Verklarende Statistiek van RFID-gegevens. Experiment 1. Deze tabel is gewijzigd van Orbán et al. (2013) ^11. G _p verwijst naar significante afwijking van een groep deel uit toeval, en G _h verwijst naar de tests voor individuele verschillen ( dat wil zeggen, heterogeniteit). Verwijzen wij u naar het manuscript voor de volledige details over de statistische tests.

Experiment 2: Video Gegevens

Een totaal van 264 keuzes werden opgenomen over de vier voorwaarden over drie testsessies. Tabel 2 toont het aantal werknemers en keuzes bijgedragen vanuit elke kolonie.

Definitie van een keuze

Video gegevens kan de opname van drie soorten keuzegedrag: zweven, antennation en landing. Terwijl alle drie soorten gedragingen kunnen worden waargenomen, zweven en antennation zijn difficult te associëren met een tag nummer te wijten aan snelle bewegingen die camcorders met een slechte resolutie of lage snelheid niet kan opnemen. Het is cruciaal om een ​​high-definition camcorder gebruiken (hoewel dit voor ons beschikbaar was, idealiter een hoge framesnelheid camcorder moet worden gebruikt om onscherpte te minimaliseren) om tag nummers die slechts op een klein aantal frames kan verschijnen verzekeren kan worden gelezen . Deze werkwijze werd ook gebruikt om keuze patronen vergelijken met de RFID-techniek, die bloemen exploratie detecteert.

Bewegingsgevoeligheid overwegingen

Een van de belangrijkste kwesties in het produceren van een geslaagd experiment is de configuratie van de bewegingsgevoelige camcorders. Een camcorder die is te gevoelig zal te veel data dat is onpraktisch en kan erg duur om te verwerken geworden opnemen. Bijvoorbeeld, aanvankelijk onze camcorder werd veroorzaakt door regelmatige trillingen in het huis (bijvoorbeeld voorbijgangers op de gang, airconditioning, etc.), waardoor 1R11; 2 geldige gegevens punten voor elke 150-200 opgenomen videoclips. Anderzijds, nog ernstiger fout een lage gevoeligheid configuratie die sleutelgegevens missen. Het is cruciaal om alle camcorders op dezelfde manier te configureren, anders kan het bemonsteren van fouten de resultaten scheeftrekken.

Samenvatting van experiment

Vier gerepliceerd goodness of fit testen gevonden drie groepswedstrijden proporties die aanzienlijk afweken van kans, en een niet-significante totale aandeel (zie tabel 3 en figuur 5). (1) Patroon van belang: a significant voorkeur voor de centrale radiale via centrale concentrisch patroon werd gevonden (zie Tabel 3). (2) Standpunt van het radiaal patroon is minder belangrijk: de presentatie van de centrale-radiale en perifere radiale combinatie toonde geen significant verschil van kans. (3) De centrale en perifere radiaal concentrisch combinatie resulteerde in een sterke voorkeur naars de centrale-radiaal patroon. De centrale-concentrische en perifere-radiale combinatie ontlokte significante voorkeur voor de perifere-radiaal patroon. Patroon verzonnen locatie. Individuele verschillen waren niet significant in alle vier combinaties (zie tabel 3).

. Figuur 5. bewegingsgevoelige Video Resultaten Keuze frequenties op de vier verschillende bloem combinaties in Experiment 2. De resultaten tonen het belang aan van het type patroon over patroon positionering: Radial patronen werden aangewezen, zelfs als de patronen perifeer werden gepositioneerd. Waarden geven het aantal keuzes van de weergegeven patroon. Sterretjes geven een keuze deel dat sterk afwijkt van het toeval. Opmerking. ** P <0.01, *** p <0.001. Dit cijfer is gewijzigd van Orbán ^11.

Voorwaarden	Sessie 1	Sessie 2		Sessie 3
	Colony 1	Kolonie 2	Kolonie 3	Colony 4	Colony 5
Aantal werknemers	45	7	2	8	23
Aantal Choices	151	25	2	20	65

Tabel 2. Beschrijvende statistiek van de bewegingsgevoelige Video Data. Totaal aantal keuzes opgenomen in de kunstbloemen in Experiment 2 voor elke kolonie, en het aantal werknemers dat het maken van deze keuzes. Deze tabel is gewijzigd van Orbán et al. ^11. Verwijzen wij u naar het manuscriptvoor de volledige details.

Voorwaarden	Gepoolde			Heterogeniteit
	Gp	df	p	Gh	df	p
Centraal-Radial vs Centraal-Concentric	17.98	1	0.000	40.72	29	0,073
Centraal-Radial vs Peripheral Radial	1.85	1	0.173	53,63	39	0,060
Perifere Radial vs Centraal Concentric	6.57	1	0,010	26.31	27	0.500
Centraal Radial vs Peripheral Concentric	18.18	1	0.000	41.92	37	0.256

Tabel 3. Verklarende Statistiek bewegingsgevoelige Video Data. Experiment 2. Deze tabel is gewijzigd van Orbán et al. ^11. G _p verwijst naar significante afwijking van een groep deel uit toeval, en G _h verwijst naar de tests voor individuele verschillen ( dat wil zeggen, heterogeniteit). Verwijzen wij u naar het manuscript voor de volledige details over de statistische tests.

Discussion

RFID technologie maakt het bestuderen honderden individuele werknemers met gemak en hoge precisie, maar de eigenschappen van het opgenomen gedrag verschilt van observaties van mensen en video-opnames. Het keuzegedrag opgenomen door RFID kan worden omschreven als bloemen exploratie. Dit is een zeer streng criterium van preferentie ten opzichte van criteria die worden gebruikt in andere studies, zoals de aanpak van ^8, de toegang tot een doolhof-arm ^9,10, antennal reactie ^8, of landing op een patroon ^11,12. Voor het vergelijken van de geldigheid van keuzegedrag definities en de nieuwe RFID methode beloond gedrag valideren, werden video opnames van aanvoer waargenomen in experiment 2. Alle keuze maatregelen niet gelijk: de RFID criterium gemeten bloemen invoer, aangegeven dat de visuele eigenschap van patroon positionering is belangrijker om bee keuze, terwijl de video-gegevens blijkt dat de visuele eigenschap van het type patroon is belangrijker voor bijen keuze.

Een van de algemene problemen bestuderen ongeleerden keuze gedrag is dat het zeer moeilijk bloem naïeve, ongetrainde bijen kunstmatige bloemen die geen stuifmeel of nectar bieden wel trekken. Inderdaad, veel van de eerdere experimenten toevlucht te trainen bijen in de testomgeving van stimuli die geacht irrelevant keuzegedrag om het testen stimuli. RFID en bewegingsgevoelige video-opnames te overwinnen dit obstakel doordat continu opnemen, 24 uur per dag, zonder de constante begeleiding van de onderzoeker, en door het vergroten van de steekproefomvang 15-20 bijen tot enkele honderden bijen. Terwijl onbeloond keuzes door ongetrainde bijen blijft een zeldzame gebeurtenis, deze nieuwe experimentele ontwerp parameters maken de observatie mogelijk.

Andere verbeteringen die deze twee technieken omvatten de verwijdering van monster bias, de verbetering van de externe validiteit en volgen van individuele verschillen. Sample vooringenomenheid kan worden ingevoerd wanneer alleen het bestuderen van een stuk of tien bijen in een kolonie. Er zijn significante verschillen in gedragsproblemen eigenaardigheden over individuele werknemers zelfs binnen dezelfde kolonie die waarschijnlijk worden gemist omdat alleen de werknemers in acht worden genomen die toevallig "samen te werken" met de onderzoeker op een gegeven moment. Het bestuderen 15-20 bijen in een kolonie van 300 of meer bijen vertegenwoordigt slechts 5% van de totale kolonie, waarbij bemonstering vertekening aanzienlijk kan zijn. Tagging en het observeren van het gedrag van alle werknemers elimineert dit probleem helemaal. Het aantal gelijktijdige stimuli keuzes kunnen worden gemanipuleerd. Wij boden binaire keuzes in ons experiment om technische redenen, maar enkel de keuze of meerdere keuze ontwerpen zijn ook mogelijk.

In termen van externe validiteit, het bestuderen van bijen in een laboratorium-omgeving is van oudsher een zeer kunstmatig, die de generaliseerbaarheid van de resultaten heeft belemmerd geweest. Bijvoorbeeld, onderzoekers moest prESENT voor het verzamelen van gegevens, bijen hadden om te foerageren in een testomgeving één voor één, en testen werd beperkt tot een klein tijdvenster. De nieuwe technieken beschreven in dit document te verwijderen deze kunstmatige beperkingen door het maken van de observatie zonder toezicht en zonder beperkingen. Ten slotte kunnen individuele verschillen van gedrag worden gedocumenteerd, omdat we kunnen nagaan of deze werden keuzes herhaald door een enkele bijen of door meerdere bijen.

Bewegingsgevoelige hoge ruimtelijke resolutie camcorders de rand over RFID technieken wat betreft de flexibiliteit van stimuli ontwerpen: het voorkomen van een visuele stimulus kan vrijwel elke vorm of vorm zolang identificatie van het subject kan worden vastgelegd op tenminste een paar frames. Verwerken van video's is een beetje meer tijd in beslag dan het verwerken van RFID-gegevens omdat de identificatie moet worden gelezen door de onderzoeker, die handmatige inspectie van elke videoclip vereist. Als de visuele stimulus ontwerp kan voldoen aan de eisen van de RFID lezer (dat wil zeggen, moet de RFID-tags op de bijen om minstens 3-4 mm van de RFID-lezer komen), dan is de RFID-technologie heeft het voordeel ten opzichte van de geautomatiseerde grootschalige dataverzameling. Kwalitatief onderzoek zou waarschijnlijk blijven worden begunstigd door video-analyse. Zoals in dit experiment, kan RFID readers zeer grote datasets die geen handmatige codering vereist vergaren. De iets andere voordelen verbonden aan elke techniek suggereren dat ze in de toekomst kunnen worden gebruikt complementair.

De toekomst van beide technologieën kunnen in de precieze kwantificering van zelden voorkomende gedrag liggen. Bijvoorbeeld, een aparte mogelijkheid voor toekomstige toepassingen is om deze technieken in kassen en andere meer naturalistische omgevingen gebruiken. De combinatie van naturalisme en experimentele controle zou antwoord op de vraag die niet mogelijk waren om vóór te beantwoorden. In grote lijnen, deze technieken bieden twee nieuwe manieren om gedrag te observeren in een rigoureus eennd efficiënte manier. RFID en bewegingsgevoelige video zijn een belangrijke stap voorwaarts, niet alleen voor onderzoekers bestuderen van bestuivers of insecten, maar deze technieken kunnen ook een beroep op andere gedragswetenschappers.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Miniaturized mic3 tags	Microsensys	mic3 TAG 64 bit RO	RFID tags to glue to bee
RFID reader 2k6 head	Microsensys	2k6	RFID readers built into artificial flowers
IP camcorders	Vivotek	IP8161	Motion-sensitive video recorders
Opalith Plattchen number tags and non-toxic glue	Beeworks.com	n/a	Number tags to glue to bees
Bumblebee Colony for Research	Koppert Canada
Artificial flowers	N/A		Developed by campus biology shop
Artificial flower stand	N/A		Developed by campus biology shop
Flight room	N/A		Developed by campus biology shop
Laptop with Windows	Generic hardware / Microsoft software		Used to download RFID data
RS 232 to USB converter	Generic		Connect RFID reader to computer
Desktop	IBM		Used to transmit video data
Second NIC	Generic	10/100M NIC PCI	Used to transmit video data
Network hub	Generic	4-port	Used to transmit video data
High precision tweezer	SPI		Used to glue number and RFID tags to bees
Sugar	Generic		Used to mix with water to create sugar-water
Pollen	Any local apiarist		Fed to bumblebees
Marking cage with plunger	Beeworks.com		Aids tagging process
Honey	Generic		Used to mix with water ot create pollen paste
Bake clay	Sculpey		Stimulus for RFID
Clay shaping tools	Generic		Stimulus for RFID
White paper	Generic		Stimulus for Video
Laser printer	Generic		Stimulus for Video
Wood	Generic		Stimulus for Video -- attachment clip