Summary
変化の見落とし現象の視覚的注意、ビジュアル表示に変更がある特定の状況下で見過ごされている行くという現象であります。このプロトコルでは、ハトとの研究は、適切かつ効果的な変化の見落とし現象を調査するためちらつきパラダイムのバリエーションについて説明します。
Abstract
変化の見落とし現象の視覚的注意、ビジュアル表示に変更がある特定の状況下で見過ごされている行くという現象であります。人間の変化の見落とし現象を生成する多くの検査手順が開発されている中、ちらつきパラダイムは特に効果的な方法として浮上しています。ちらつきのパラダイムでは、2 つの視覚的な表示は互いと交互に掲載されています。連続表示は、短い刺激間間隔 (ISI) によって区切られている場合、は、変更の検出が損なわれます。プロシージャのシンプルさと変化の見落としの明確なパフォーマンス ベースの運用定義するちらつきパラダイムはヒト以外の動物を用いた比較研究に適しています。確かに、バリアントを開発したハトにおける変化の見落とし現象を研究するオペラントの部屋で実装することができます。ハトは、人間のような 2 つの連続表示が空白の ISI によって時間で区切られている場合、変更の場所を検出するのに悪化していることが示唆されました。さらに、ハトの変更の検出が選択的注意を必要とするアクティブな場所によって検索プロセスと一貫性のあります。ちらつきタスクしたがって人間と比較するとハトの選択的空間的注意のダイナミクスの調査に貢献する可能性があります。変化の見落とし現象は、人間の視覚に排他的ではないが、選択的注意の一般的な結果であるかもしれない代わりにも示します。最後に、一方、注目の有益な側面は広く高く評価し、理解し、また、彼ら伴う可能性があります特定の欠陥などを認めることが重要だ変更失明し、これらの欠点が広範囲にわたって影響を持つコンテキストの範囲。
Introduction
認知心理学は、私たち自身の認知過程における印象的なしばしば意外な欠点を繰り返し実証してきました。顕著な例のいくつかは偽りの記憶1、準最適決定ヒューリスティック2、および障害のある統計的推論3に限定されていませんが。このリストに加えより最近の変化の見落とし現象であります。変化の見落としは 1 つが環境にも顕著な変化に気づくに失敗した、注目の一貫性のあるエラーです。1 つのデモ4、実験者は方向を要求する同盟アプローチ個人を持っていた。彼らの会話の中に簡単に視覚的な接触を中断して、別の人の南軍を交換する機会を提供する、2 つのドアを運ぶ労働者が渡されます。この秘密の交換後ほとんどの個人は会話相手が同じ人ではもはやことに気づくに失敗しました。瞬間に変化が我々 の注意を引くべきである可能性のある重要なイベントの信号と思われるのでこの失敗は驚くべきことです。
変化の見落とし現象が発生する方法と理由を明らかにするために研究者が研究室にそれを持って、いくつか独創的な手順5,6,7,8以上の下で研究するために開発条件を制御します。特に成功した方法の 1 つは、「ちらつきタスク」9と呼ばれています。この手順で実験者は、機能を削除することによって写真を編集し、参加者、急速にオリジナルと変更されたバージョンの間で交互に画像を提示します。参加者はすぐに違いを発見しました。しかし、連続の間簡単な空白のフィールドが挿入されている場合 (生産するプロシージャの名前を点滅表示) 画像変化検出だった悪い精度と応答時間の遅れの結果、はるかに難しかった。変化の見落とし現象の正確な測定を提供します、サイズ、際立った点、変更のタイミングなど表示の特定の側面を操作し易いので、この手順は魅力的です。
ちらつきのパラダイムは、知覚と人間10の注意について学ぶのための強力なツールであること証明しています。効果は、驚くほど強力な永続的なです。変化の見落としは、11の簡単なアニメーションにのみオブジェクトに変更のため発生することが変更場所12で直接みる。変化の見落とし現象の意識と経験でさえ場合13を排除しません。また、変化の見落とし現象は非常に多様、眼球のサッケード5、mudsplashes14、動画カット7、視覚遮断4など、さまざまなイベントの数によって引き起こされることができます。15聴覚と触覚16モダリティ、それが視覚刺激への排他的ではないかもしれないし、注目のより一般的な現象である可能性があることを示す平行現象が発生します。
もちろん人間、注意の使用でない唯一の動物があります。ハトは、たとえば、人間同じ注意能力の多くを表示します。(とき検索イメージを使用して、特定の食品のターゲットを見つける) として優遇処理17,18に対して特定の機能を選択できます。彼らは、特定の地域や空間位置19に向かって注意を指示できます。彼らは、階層組織20,21の間彼らの注意をシフトします。彼らはまた刺激表示22,23のさまざまな側面間の注意を分割できます。その後、ハトが注意を便利になる人間の同じ機能の多くを持っているそうです。変化の見落としに注意の固有の制限のいくつかを行うには、ハト (およびおそらく他の動物) の並列変更盲目効果を参照してくださいしたいと思うかもしれない。さらに、最近研究されている複数成功した変更の検出を行ったハトを使用して、広く様々 な方法24,25,26,27を実装するの 28。
最近研究29,30,31,32はハト、変化の見落とし現象を調査するちらつきパラダイムを適応しているし、人間の変化の見落としと並行する結果を生んだ。現在のレポートでは、オペラントの商工会議所でこの手順を実装するための簡単な方法について説明します。同様に人間のバージョンのタスクでは、分離および変更の検出に対する彼らの影響を調査し、変更の盲目のために刺激プレゼンテーションの特定の側面を操作する簡単です。したがって、プロシージャは鳥注意と、人間の注意の限界に類似する範囲の限界の研究のための貴重なツールを構成する必要があります。
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Protocol
ここで説明する手順は人道的なケアと実験動物の使用に関する米国公衆衛生サービス ポリシーと実験動物福祉のオフィスに従って、ホイットマン カレッジ制度動物ケアおよび使用委員会によって承認されました。
1. ハトの重みを減らす
注: ハトの重みは、その自由摂食重量33鳥が健康で十分に独創力のある食品のために働くことを確認するための 80-85% に縮小されます。
- 水、砂と食品への無制限アクセスを個々 のケージの家素朴な鳥。
- 1 日に 2 〜 4 週間、またはそれぞれの鳥の自由摂食量が安定するまで約同時に各鳩の重量を量る。
- その安定した自由摂食量の 85% とピジョン等しいの目標体重を計算します。
- 目標体重は34に到達するまで徐々 に各鳩の重量を減らすための食品を制限します。ハトがまだに無制限にアクセス水と粒。
注: このプロトコル29,30,31,32を使用して公開された実験条件ごとの 4 と 6 のハトを使用して重要な結果が得られています。似たような数字は直接のレプリケーションまたは微妙な変化に対して十分なはずです。変更の盲目効果の大きさを減らすのバリエーションより大きなサンプルを必要があります。
2. 鉄道ハトのオペラントの商工会議所の応答キーに表示される刺激をつつくし、食品のホッパーから穀物を食べる
注: 訓練および実験的セッション精密なコンピューター制御を必要とする、時間分解能が 1 未満さんの柔軟なプログラミング言語を使用して、(参照材料表) I/O リレーを介してオペラントの部屋を制御します。
- 毎日のセッションの初めに、ハトの重さし、オペラント室 (材料の表を参照してください) にそれらを置きます。素朴なハトは、重さ、取り扱いに順応し、オペラントの商工会議所からの交通手段の時間を必要があります。 それまでは、余分な世話を優しく鳥を処理し、ストレスの兆候を監視します。
- 毎日のセッションあたり 100 回の試行を実行します。各試験。
- ランダムにオペラントの商工会議所で視覚刺激要素 (色、線など) と 3 つのキー (材料の表を参照してください) のいずれかを選択します。互換性のある刺激のプロジェクターを使用して関連するキーに選択した刺激要素を照らす (材料の表を参照してください)。
注: 多くのオペラント チャンバー、標準的な白熱電球の発症とオフセットの時間がこのメソッドに適した遅すぎます。オペラントの商工会議所の任意の白熱電球を置き換える LED を高速に相当すると、し、表示が意図したとおりに表示されることと、刺激の手始めは鮮明なことを確認 (未満 1 ピーク輝度を発症から ms)。 - 鳩つつき、刺激が表示されるキーまで待ちます。他のキーに pecks を認めていません。
注: 経験豊富なハトはすぐに照らされた応答キーをつつく知ることがあります。世間知らずや経験の少ない鳥の序列は、他研究室の作業させるだろう handshaping または autoshaping の35プロシージャを使用して形作られることが。 - 以下の適切な応答のキーに 1 つのペック、刺激画面をクリアし、2 ~ 3 秒間食品ホッパーから穀物へのアクセスを提供します。
- ランダムにオペラントの商工会議所で視覚刺激要素 (色、線など) と 3 つのキー (材料の表を参照してください) のいずれかを選択します。互換性のある刺激のプロジェクターを使用して関連するキーに選択した刺激要素を照らす (材料の表を参照してください)。
- 各セッションの終わりに、オペラントのチャンバーからハトを削除し、ホーム檻に返す前に重量を量る。その自由摂食重みの 80-85% で鳥の個別実行中ウェイトを維持するセッション間食品アクセス時間を調整します。
- ハトはすぐに応答するまで、一貫してすべての 3 つの応答のすべてのキーの実験に含まれる個々 の刺激要素に前のトレーニング セッションを続行します。
3. 鉄道ハトやペック変更応答キーについての検索
- 毎日のセッションの初めに、ハトの重さし、オペラントの部屋にそれらを置きます。
- 毎日のセッションで各 100 回の試行の開始で今後刺激表示の詳細を決定します。各試験の詳細は、実験コントロール ソフトウェアによってランダムに選択できます。毎日実験的セッションを実行するサンプル プログラムは、補足的なファイル (change.cpp); として含まれています。現在の要素がステップ 2 で単純な操作を実行する可能性があります使用も。
- ランダムに選択、刺激間間隔 (ISI) 250 ms の 0 ミリ秒 ( p = 0.5 ごと)。
- 現在、1、2、4、8、または 16 に変更回数をランダム決定 ( p = 0.2 ごと)。
- 各応答キーの 1 つまたは複数の要素 (色またはトレーニング中に提示された行) から成るオリジナル刺激表示を定義します。
- 追加、削除、または 1 つのキーに 1 つの要素を変更して変更後の表示を定義する元の刺激の表示を変更します。原本と変更された刺激表示例については図 1を参照してください。
- ハトがトレーニング中にすべての景気刺激策を表示を表示されないを確認します。必要に応じて、転送 (ステップ 4) 表示のサブセットを指定する、訓練の間にそれらを提示を控えます。
- 現在は 5 秒間試行間隔 (ITI) に houselight とすべての応答キー暗い直前の試験の各試験を分離します。
- 3.2 の手順で現在の試験のための値を用いた刺激ディスプレイを紹介します。
- 250 ms の元の表示を構成する刺激要素を照らします。
- 刺激表示をクリアし、0 または 250 ms の ISI を待ちます。
- 250 ms の変更後の表示を構成する刺激要素を照らします。
- 刺激表示をクリアし、0 または 250 ms の ISI を待ちます。
- 完了するまで現在の裁判の決定以前の繰り返しの数、3.4.1 に 3.4.4 手順を繰り返します。完全にすべての繰り返しを示し刺激呈示中に任意の keypecks を無視します。
- 白色光ですべての 3 つの応答キーを照らす、鳩つつき、いずれかの 3 つの応答キーまで待ちます。刺激呈示がその試験のため応答を完了した後は、任意の応答キーの最初のペックを検討してください。ISI の有無の試験の概略については、図 2を参照してください。
- すべてのキーをオフにし、補強やエラー信号と締結します。
- 鳥の応答は、変更を表示するキーには場合、2-3 s の粒に食品ホッパーからのアクセスをできます。
- 鳥の応答が変更されるキーにありませんでした、もしスイッチ オン/オフごとの 0.5 の間 houselight s を 10 秒の間で不正な応答を示します。
- 各セッションの終わりに、オペラントのチャンバーからハトを削除し、ホーム檻に返す前に重量を量る。その自由摂食重みの 80-85% で鳥の個別実行中ウェイトを維持するセッション間食品アクセス時間を調整します。
- ハトの応答の精度が安定して、確実に 33% のチャンスの精度よりまで毎日のトレーニング セッションを続行します。サンプル ファイル (change.xlsx) を提供は、ISI の存在と繰り返し数の影響を表示する生のデータを分析します。
4. 毎日のセッション内で新規転送試験を提示します。
- 手順 3 に記載されているとおりになく除外任意の潜在的な表示の手順 (手順 3.2.5 参照)。
注: 多数の潜在的な刺激が表示されますと、トレーニング中に潜在的な表示を除外し、後でそれらを導入する必要はありません。これらのケースは単に、訓練を継続するには通常と決して前に見た表示が自然発生すると。 - ハトが以前に遭遇したディスプレイを除く、前に見たことのない新しい刺激表示の精度を分析します。もハトが一般的な変化検出ルールを学んだし、身近な刺激の暗記に頼らない、チャンスの精度を確認するが表示されます。
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Representative Results
興味の主な結果は、ISI と試験の精度の違いです。特に、ちらつきパラダイムの変化の見落としの操作上定義は、ISI のない試験を基準にして ISI の試験で大幅に減少変化検出精度です。この効果は図 3、以前発行したデータ29を表わすで見ることができます。この実験ではハトは、色要素 (図 1の左側に描かれているタイプ) から成る刺激への変更を検出しました。図のように、ハトは (2、4、8、16、または 32 x 軸の) 変更の繰り返しの数および 250 ms ISI (別線) の存在に基づいて異なる刺激の 10 種類を見た。ISI と試験の精度の平均 (M = 76.4%)、ISI のない試験よりも悪化していた (M = 79.6%)、 F(1, 3) = 11.338, p =.043、部分的なη2 =.791。この図では、各テストの繰り返し数の精度変化の見落とし現象を示すもので、この違いがあったも示しています。
図 3は、また関心の二次の結果を示しています: 変更検出精度表示回数に左右されます。特に、 F(4, 12) の繰り返し数に伴い検出精度を変更 = 11.104, p =.001 部分η2 =.787。このパターンは方法多くの人間が、変更検出タスク9と同様、シリアルの検索に従事してハト解釈と一致して、変更の検出が必要とするアクティブな検索プロセスを必要とすることの可能性をサポートしています注意。追加の繰り返し追加の機会より多くの潜在的な変更場所を考慮して注意がそれに応じて空間の異なる場所に指示を取得します。いくつかの繰り返しの試験で低精度主刺激提示が完了する前に場所の実際の変更を検討する十分な時間を持っていないの結果であるかもしれない。
図 4は、同じラボ30並列ファッション追加以前に発行された結果にまとめたものです。実験は、刺激線分 (図 1の右側に描かれているタイプ) とハトを一定の数 (1、2、4、8、または 16) の繰り返しの有無を問わず、ISI の再表示。下部のパネルに描かれている状態は、図 3に上記効果の両方を示しています注意してください。ISI と試験の精度 (M = 45.6%) なしの isi の試験よりも悪化していた (M = 75.8%)、 F(1, 3) = 60.571, p =.004 部分η2 =.953。さらに、精度がF(1, 3) の繰り返し数と共に増加p <.001 部分η2 =.887 23.452 =。したがって、同じ一般的な手順を使用して、異なる種類の刺激要素を使用して同じパターンの変化の見落としに関連する所見が得られました。
図 4の上部のパネルは、変更表示のタイミングが操作され、同じ実験の別の条件の結果を示しています。この条件は変更の盲目効果を認めなかった。つまり、試験の精度の差はありませんでした (M 66.1% を =) なし (M = 67.4%) ISI は、 F(1, 3) 0.189、 p = =.693 部分η2 =.059。この否定的な結果では、刺激提示の特定の詳細に依存する変化の見落とし、タイミングなどの顕現の要因調査参考となる将来を示唆しています。
図 1: を構成するペア (原本と変更された) 刺激表示の例検出表示に変更します。色要素 (Herbranson ・ ジェファーズ、2017年29からディスプレイの代表) の左の構成に表示されます。線分 (代表 Herbranson ・ デイビス、2016年30表示) の右の構成で表示されます。両方の例では変更は左端のキーです。
図 2: 模式図 (左) と試験の有無 (右)、ISI 。最上部のセクションでは、試用版の刺激プレゼンテーション部分を表します。左側のシーケンスは、各連続的な表示の間 ISI を含まれます。右側のシーケンスはありません。両方のシーケンス変更、センター キー (赤・緑) です。下のパネルは、試験の後の選択部分を示しています。正しい応答は、変更の位置に対応するセンター キーです。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 3: 実験 1 の Herbranson ・ ジェファーズ、2017年29からの正確な速度変化検出します。この実験使用 250 ms 表示回数と 250 ms または 0 ms の ISIs)。誤差範囲は、1 つの標準エラーを表します。変化の見落とし現象の操作上定義は、ISI (塗りつぶされた円)、ISI (白丸) なしの試験基準と試験の変更検出。シリアル検索を示す繰り返しの数と精度を向上させることにも注意してください。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 4: 実験 2 の Herbranson とデイビス、2016年30からの正確な速度変化の 2 つの条件検出します。誤差範囲は、1 つの標準エラーを表します。下部パネルで表される条件は、上部パネルで表される条件がなかったに対し大きな変化盲目効果 (、ISI のない試験により良い精度) を生産しました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
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Discussion
ここで紹介した方法は、いわゆるに触発され「ちらつきのパラダイム」一般的人間9変化の見落とし現象を研究する認知心理学者によって使用されます。この人間の研究では、変化の見落とし運用刺激が表示されます間の遷移を中断する ISI の存在によって生成される変更の検出で障害として定義されます。ここで説明するピジョン実装の場合も同じです。さらに、人間は、時と、正常に変更を識別するその場所を拒否や移動する各場所に 1 つの可能な場所を考慮した逐次探索戦略を使用してちらつきタスクにアプローチする傾向が。ここで紹介した方法は、同じ解釈と矛盾しない結果を生成します。1 つから進行が次に場所を変更シリアル検索から予想される追加の繰り返しの32ハトの変更検出精度を向上させます。ただし、シリアル検索プロセスと主な実験結果が等しければ、唯一の論理的可能性ではないです。(限られた容量の並列探索) などの別の解釈については考慮すべきし、プロシージャのバリエーションもやる気になるかもしれない。たとえば、ハトを行う場所によって検索プロセスに従事し場合、彼らは、選択的に高確率の場所 (それらの高い確率で精度を高めることで、検索を開始することで基本レートの違いを利用することができるはず他での精度を削減しながら場所)。並列検索のプロセスは、このような予測をなさないでしょう。
これらの重要な類似にもかかわらず、認められる必要がありますいくつかの顕著な違いもあります。一方、人間の研究はしばしば写真など複雑な視覚刺激を利用して、ここで紹介した方法はオペラントの商工会議所の応答キーに投影することができます単純な要素に依存します。この違いのひとつの帰結は、オペラントの標準チェインバーの可能な変更の場所の数は 3 に制限 (応答キーの数)、この数は写真の無数の変化がある場所よりはるかに小さいと表示します。だからハトと人間の両方の変更を検索するシリアル検索戦略を使用可能性があります、ここで説明されている手順に正確なパフォーマンスははるかに単純な検索プロセスがサポートできます。第二に、人間の研究は多くの場合変更の検出を評価するために応答時間を測定します。(、ISI によって隠されているなど) さらに検索困難な変更追加の検索時間が必要で、応答時間が長くします。このピジョン法は、代理として精度を使用して応答時間それはハトがプレゼンテーション中に刺激が表示されますをつつくを防ぐことは事実上不可能ではなかったので、(おそらく前にチャンスを有したすべての変更を識別する)。これらの刺激を数える pecks 応答一貫して無意味な応答時間が高速につながったし、容認できないほど低い検出精度が変更。それにもかかわらず、パフォーマンスの指標としての精度を解釈するためのロジック、応答時間を解釈するために似ています。見つけやすい変更より困難な変更 (後多くの繰り返し精度の高いレベルに達するだけ) 時間がかかるに対し (後も繰り返し数が少ない良い精度を生産する) 短い時間で識別できます。メソッドは、応答を記録する前にすべての繰り返しが完全に提示する必要があるので、正確に、刺激提示中に鳩識別される変更を特定する方法はありません。おそらくばかり前に識別されます他の人に対し、よく記録された応答の前にいくつかの変更が識別されます。これは、結果の応答時間の有用性がない精度に基づく解析の有用性を損ないます。
このタスクを実装するときに考慮するいくつかの実用的な問題があります。メソッドは複製可能であることを示している、間いくつかのシナリオが全体的な精度の良いにもかかわらず変更盲目効果がでません (図 4、上部パネルを参照してください)。したがって、仮説の効果の可能性を最大限に刺激の詳細を慎重に選択する必要があります。特に、ISI の非常に短い期間が弱体化または変更失明30をも排除することが表示されます。推奨 250 ms ISI プロトコルで指定されている必要があります効果があるが、短い期間を同様に使用できることに注意してください。変更の盲目効果は、ISI 7 ms32短いと確認されています。ISI の試験の難易度が ISI の持続時間を高めることにも注意してください。したがって、動物がプロシージャを学ぶのに苦労、ISI の期間を短縮、訓練の特に早い段階での精度を向上させる簡単な方法をすることがあります。逆に、(推奨される 250 ms) を超えても ISI の延長効果のサイズを大きく方法可能性があります。最も強力な要因の 1 つは変更の可能性があります、これは両方人間36とハト29,31。大きいまたはより顕著な変化は検出、やすいが、影響が大きい no ISI の試験より難しく ISI の試験。最後に、1 つは、利用可能な機器を与え生成できる刺激の数を検討してください。変更検出刺激の数が多い、ハトは多分、すべてのセッションで、前に見たことのない新しい刺激を見るし、一般的な変更検出ルールは一貫して良好な精度を作り出すことができる唯一の方法。その一方で、同じ刺激が繰り返し提示されるは、全体とセッション内であっても、利用可能な刺激の小さな数字は、暗記は実現可能なアプローチをなります。このような場合は、結果ルール学習と暗記できない29のためいることを実証するために、転送のための刺激を予約する特に重要です。少数の利用できる刺激要素も可能なディスプレイの比較的大規模なセットを生成する組み合わせることができます注意してください。たとえば、Herbranson、ジェファーズ29 (実験 1)、使用 4 を降伏、ちょうど 4 つの異なる色要素3 = 64 ユニークな元が表示されます。各元の表示は、576 のペア変更表示のトータル トレーニング セットを降伏 9 つのユニークな変更されたディスプレイの一つでペアになって可能性があります。多くの要素をさらにもっと可能なディスプレイを来る。Herbranson と同僚の32は、以上 4 億ユニークなペアになっているディスプレイのセットを生成するのに 3 つのキーのそれぞれに 8 行方向の要素の組み合わせを使用しました。
最後に、選択的注意の印象的な失敗を強調する強力な効果を生成するため、ちらつきパラダイムはエキサイティングです。ここで提示されたプロトコルは、並列以前人間に示したこれらヒト以外の動物での結果を生成するすぐに利用できるオペラント室を使って実装できます。メソッドが、無数の有用であると証明するかもしれないオペラント装置は広く利用可能、ハトだけに限定されていないため、注意プロセスを制御することができます動物の他の種。動物に注意の研究は新しい37で、それの多くは (かなり当然のことながら) 注目の成功または適応の側面に焦点を当てた。変化の見落としは、同じレベルの精査に値する注目の一貫性のある体系的な失敗を強調表示します。したがって、変化の見落とし現象は、人間の視覚的注意の魅惑的な気まぐれ以上です。たとえば、多くの視覚的経験が、10を期待するかもしれないよりもより詳細な表現に依存していることを意味します。さらにハトの並列効果の存在は、進化的にかなり古いものと広範な表現のこのスパース性があります示唆しています。変化の見落とし現象したがって注意およびその限界と欠陥の理由の起源にいくつかの貴重な洞察を提供することができます選択的注意の一般的な結果であるかもしれない。
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Disclosures
著者は、何を開示します。
Acknowledgments
著者は、ホイットマン カレッジ比較心理学研究データの収集、マーク:arand、マイケル ・ バーカー、エヴァ ・ デイヴィス、久場ジェファーズ、ブレット ・ ランバート、タラ Mah、テオ ・ プラット、Tvan Trinh、ライラ ワディア パトリシア Xi などで彼らの助けのためのメンバーのおかげで拡張します。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Small Environment Cublicle | BRS/LVE | SEC-002 | |
| Pigeon Intelligence Panel | BRS/LVE | PIP-016 | |
| Grain Feeder | BRS/LVE | GFM-001 | |
| Pigeon Pecking Key | BRS/LVE | PPK-001 | |
| Stimulus projector | BRS/LVE | IC-901 | |
| LED Lamp | Martek Industries, Cherry Hill NJ | 1820 | |
| I/O module | Acces IO | USB-IDIO-8 | |
| Personal Computer | Dell | Optiplex 3040 | |
| Visual C++ | Microsoft | ||
| White Carneau pigeons | Double-T Farm |
References
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