Informacije

Osnovni obrasci ponašanja životinja za projekt modeliranja?

Osnovni obrasci ponašanja životinja za projekt modeliranja?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Radim na projektu (alatu) za svoju GIS klasu koji modelira prirodno stanište životinje na osnovu zemljišnih pokrivača, udaljenosti do najbližeg izvora vode i udaljenosti od razvijenog područja u Kanzasu, SAD. Ove brojčane vrijednosti su mi potrebne za barem nekoliko životinjskih vrsta (veće biljojede koje se mogu pojaviti u Kanzasu) kako bi korisnik mogao unijeti te vrijednosti i vizualizirati prirodno stanište.

Sada, znam da je vrlo teško odrediti takve vrijednosti (a modeliranje prirodnog staništa je mnogo složenije od ovoga), ali ove vrijednosti ne moraju biti vrlo točne jer imaju za cilj da pokažu mogućnosti GIS softvera, a ne da proizvedu stvarni rezultat (opet, to je školski projekat).

Kontaktirao sam profesoricu na Odsjeku za biologiju, ali mi je samo dala gomilu previše detaljnih informacija i linkova na naučna istraživanja koja mi nisu od koristi.

Na primjer: jelen ide piti vodu dva puta dnevno i ne kreće se više od 10 milja dnevno -> najvjerovatnije će se dogoditi u krugu od 5 milja od izvora vode. Znam da je to grubo pojednostavljenje, ali u ovom slučaju to zaista nije važno.

Postoji li izvor takvih informacija?


STARFLAG: projekt o kolektivnom ponašanju životinja

Kolektivno ponašanje životinja fascinantna je pojava. Kako dolazi do globalne koordinacije u jatu hiljada čvorkova koji se kovitlaju u sumrak? Kako se škola sardina organizira u kružnom obliku? Koja je evolucijska funkcija kolektivnog ponašanja? Je li to isključivo odbrambena ili ima neku drugu svrhu, možda društvenu? INFM-CNR je bio vodeći čvor evropskog projekta – FP6-NEST 12682 STARFLAG (2005-2008) – posvećenog proučavanju kolektivnog ponašanja životinja.

Projekat STARFLAG je sada završen, ali se njegovo istraživanje nastavlja u laboratoriji COBBS.

Kako bi naučili od prirode osnovne mehanizme samoorganizacije, neophodno je imati snažnu povratnu informaciju između kvantitativnih empirijskih zapažanja s jedne strane i teorija i modela s druge strane. Projekt STARFLAG rođen je upravo s ovim ciljem: naučnici iz različitih disciplina, uključujući biologiju, fiziku i ekonomiju, udružili su snage kako bi se uhvatili u koštac s problemom kolektivnog ponašanja. Fokusirajući se na jedan paradigmatski slučaj, a to je kretanje velikih jata europskih čvorkova (Sturnus vulgaris), STARFLAG je imao za cilj kvantitativno razumjeti mehanizme samoorganizacije u prirodnim sistemima, razviti modele što je moguće preciznije i na kraju istražiti ulogu kolektivnog ponašanja životinja u drugim disciplinama. STARFLAG uključuje sedam istraživačkih instituta, a na evropskom nivou ga je koordinirao Giorgio Parisi.

Okosnica STARFLAG-a bila je prikupljanje empirijskih podataka, a to je bio zadatak čvora INFM-CNR, kojim je koordinirala Andrea Cavagna. Mjerenje trodimenzionalnog (3D) položaja svakog pojedinca unutar velike grupe životinja je teško. Prva mjerenja na malim jatama obavljena su 60-ih godina. Ove rane studije razmatrale su ne više od 20 životinja, što je broj koji je vrlo daleko od prirodnog slučaja, gdje grupe mogu biti i do desetina hiljada jedinki. Iznenađujuće, četrdeset godina kasnije polje 3D posmatranja kolektivnog ponašanja životinja nije postiglo mali napredak, a tek 1998. naučnici su mogli proučavati samo grupe od nekoliko desetina životinja. Usko grlo nije bila tehnologija, niti oprema, već nešto što se zove problem dopisivanja (ili podudaranja) (vidi sliku 1).


Slika 1.
Da bi se dobio 3D položaj pojedinih ptica unutar jata, STARFLAG je koristio stereometriju koja se sastoji u snimanju sinhrone slike iste mete sa dva različita položaja. Slike a i b su lijeva i desna fotografija stereometrijskog para, snimljene u isto vrijeme, iz dvije kamere udaljene 25 metara. Ovo jato se sastoji od oko 1300 čvorkova, koji lete brzinom 11ms-1. Za izvođenje 3D rekonstrukcije, slika svake ptice na lijevoj fotografiji mora biti usklađena sa odgovarajućom slikom na desnoj fotografiji. Ovo je problem korespondencije ili podudaranja. Pet uparenih parova ptica prikazano je crvenim kvadratima. U prethodnim studijama uparivanje je vršeno ručno, što je značajno ograničilo broj životinja, kao i koheziju grupe. STARFLAG je razvio nove algoritme, inspirisane statističkom fizikom i računarskim vidom, koji mogu automatski izvršiti usklađivanje u jatima od nekoliko hiljada ptica. Ovo je bio napredak koji je omogućio STARFLAG-u da napravi prvu opsežnu kvantitativnu studiju o kolektivnom ponašanju životinja na terenu. c, d, e, f: 3D rekonstrukcija jata pod 4 različite tačke gledišta. Panel d prikazuje rekonstruisano jato pod istom perspektivom kao i desna fotografija (b).

Koristeći nove tehnike, inspirirane računalnim vidom i statističkom fizikom, projekt STARFLAG uspio je riješiti problem dopisivanja i po prvi put rekonstruirati 3D položaj pojedinih ptica u jatima od nekoliko hiljada čvorkova na terenu. U poređenju sa prethodnim studijama, ovo je napredak od dva reda veličine, što je STARFLAG stavilo u jedinstvenu poziciju da napravi detaljnu analizu pravila interakcije u kolektivnom ponašanju životinja.

Opis empirijskih metoda STARFLAG -a i tehnika računarskog vida može se pronaći u ova dva rada: Dio I i Dio II

Rezultati su bili zapanjujući. Mjerenjem anizotropne strukture ptica u jatu uspjeli smo pratiti interakciju među pticama. Za razliku od prethodnih modela i teorija, otkrili smo da snaga interakcije koja veže dvije jedinke ne opada proporcionalno metrička udaljenost između njih, kako se ranije pretpostavljalo, nego radije topološka udaljenost. Primjer može pojasniti ovaj rezultat: kad god idemo autobusom, ne mjerimo udaljenost između dva stajališta u metrima ili kilometrima (metrička udaljenost), već u broju zaustavljanja (topološka udaljenost). Ptice rade nešto slično: mjere udaljenost u jedinicama pojedinaca, a ne u metrima. To implicira da svaka ptica stupa u interakciju sa fiksnim brojem susjeda, umjesto u interakciji sa svim susjedima unutar fiksne metričke udaljenosti, kako to pretpostavljaju svi trenutni modeli. Konkretno, otkrili smo da svaka ptica uvijek stupa u interakciju sa 6-7 susjeda, neovisno o metričkoj udaljenosti ovih susjeda.

Saznajte više o metričkoj vs. topološkoj interakciji gledajući ovu stranicu.

Zašto 6-7 komšija? Ovaj raspon je znatno manji od broja vizuelno neometanih susjeda oko svake ptice. Zaključujemo da ova specifična vrijednost, 6-7, mora proizaći iz kortikalne razrade vizualnog ulaza, a ne iz ograničenja samog inputa. Da bi se držao pod kontrolom određeni broj susjeda, bez obzira na njihovu metričku udaljenost, potrebno je da pojedinci imaju neke predbrojne sposobnosti, ili, preciznije, sposobnost praćenja objekata ili „podmetanja“. Ova sposobnost opada preko određenog broja, a takva perceptivna granica definira raspon interakcije. Emmerton & Delius pokazuju da dresirani golubovi mogu razlikovati skupove različite brojnosti pod uvjetom da ti skupovi imaju manje od 7 objekata. U našoj terenskoj studiji nalazimo raspon od 6-7 susjeda. Takav upečatljiv sporazum sugerira da se ista sposobnost praćenja na temelju numeričke diskriminacije može koristiti za interakciju s određenim brojem susjeda, a zatim biti bitan sastojak kolektivnog ponašanja životinja. Alternativno tumačenje raspona interakcija koje nalazimo je da specifična vrijednost 6-7 može biti funkcionalna za optimizaciju anti-predatorskog odgovora: ako svaki pojedinac stupi u interakciju s premalo susjeda, informacije nisu bučne, ali obrnuto kratkog dometa, ako interakcija uključuje previše susjeda, informacije se usrednjavaju na nekoliko loše informiranih pojedinaca i previše su bučne.

Jato od 3000 čvorkova zajedno sa 3D rekonstrukcijom. Prethodne studije mogle su se baviti i do nekoliko desetina životinja, u labavim, nekohezivnim aranžmanima i vrlo rijetko na terenu. Jata čvorkova često pokazuju prilično tanak oblik, sličan kolaču. Iznenađujuće je da je omjer jata prilično konstantan, iako se jata znatno razlikuju po broju ptica. Ovakvu značajku, kao i mnoge druge, bilo bi nemoguće otkriti bez potpune 3D rekonstrukcije položaja pojedinačnih ptica. Iz ovih 3D podataka bilo je moguće istražiti prirodu interakcije među pticama.

Zašto topološka, ​​a ne metrička interakcija? Kolektivno ponašanje životinja odvija se u problematičnom prirodnom okruženju. Stoga, mehanizam interakcije oblikovan evolucijom mora održati koheziju suočen s jakim perturbacijama, od kojih je predatorstvo najrelevantnije. Vjerujemo da je topološka interakcija jedini mehanizam koji daje tako snažnu koheziju, a time i veću biološku sposobnost. Metrička interakcija je neadekvatna da se nosi s ovim problemom: kad god bi međuindividualna udaljenost postala veća od metričkog raspona, interakcija bi nestala, kohezija bi se izgubila, a zaostali bi 'isparili' iz agregacije. Topološka interakcija, naprotiv, vrlo je robusna, jer je njena snaga ista pri različitim gustoćama. Interakcijom unutar određenog broja pojedinaca, a ne metara, agregacija može biti ili gusta ili rijetka, promijeniti oblik, fluktuirati, pa čak i podijeliti, zadržavajući isti stupanj kohezije.

Jednostavan numerički model potvrdio je našu hipotezu da je upotreba topološke, a ne metričke udaljenosti korisna za biološku sposobnost jata. Pod snažnim poremećajima, kao napad predatora, numeričke simulacije pokazuju da je kohezija grupe daleko robusnija za topološku interakciju od metričke. STARFLAG također pokušava otkriti koja su pravila ponašanja u osnovi anizotropne strukture koja se empirijski promatra u jatu. U tu svrhu razvijaju se novi modeli koji uzimaju u obzir anizotropni vizualni aparat ptica i riba.

Ovdje možete pronaći sve INFM-CNR STARFLAG radove.


Razumijevanje ponašanja životinja

Istraživanje ponašanja životinja posebno je važno za proučavanje ljudskog ponašanja kada je u pitanju očuvanje vrste ili kako ponašanje životinje pomaže da preživi. Ponašanje životinja u stresnim ili agresivnim situacijama može se proučiti kako bi se pomoglo u pronalaženju rješenja za ljude u sličnim okolnostima. Također može pružiti uvid u rješavanje depresije, anksioznosti ili sličnih poremećaja mentalnog zdravlja.

Terapija uz pomoć životinja, u kojoj psi, konji i druge domaće životinje pomažu u olakšavanju različitih oblika terapije, može biti od pomoći pojedincima koji su društveno izolirani, žive s dijagnozom autizma ili pate od poremećaja raspoloženja ili nakon traumatski stres. Utvrđeno je da interakcija sa životinjama povećava ljudski nivo oksitocina, hormona koji pojačava društvenu vezu. Bihevioristi životinja također su zainteresirani za načine na koje i same životinje mogu imati koristi od odnosa s ljudima.

Šta uzrokuje ponašanje životinja?

Ponašanje životinja rezultat je biologije i okoline. Promjene u ponašanju pokreću unutarnji ili vanjski znak, poput pojave prijetnje u blizini. Odgovori životinja vođeni su primarnim porivima za preživljavanjem i razmnožavanjem. Iako se ponašanje životinja može uvelike razlikovati ovisno o pojedincu, određene osobine ponašanja, poput traženja pažnje i lova na plijen, genetski su naslijeđene, kao i kod ponašanja pasa.

Kako posmatrate ponašanje životinja?

Dok neki stručnjaci za ponašanje životinja izvode eksperimente i proučavaju životinje u laboratorijskim uvjetima, drugi se zalažu za promatranje životinja na njihovim prirodnim staništima kako bi stekli jasniji uvid u to što rade i kako raspoređuju svoje vrijeme.

Kako se klasifikuju ponašanja životinja?

Urođeno ponašanje genetski je povezano i može se izvesti kao odgovor na podražaje bez prethodnog iskustva. Naučeno ponašanje stiče se društvenim učenjem, često gledanjem i oponašanjem odraslih pripadnika njihove vrste. Prirodnom selekcijom životinje će vjerojatnije prenijeti vještine koje će pomoći njihovom preživljavanju i napredovanju.

Koji su neki primjeri ponašanja životinja?

Životinje su motivirane da ispune osnovne potrebe za preživljavanjem u skloništu, hrani, toplini i zajednici. Kombinacijom genetike i društvenog učenja stječu vještine zasnovane na sklonostima njihove vrste (na primjer, neke životinje traže hranu, dok druge love). Druga životinjska ponašanja uključuju migraciju u topliju klimu tokom zime, uspostavljanje grupnog ključanja i utiskivanje na roditeljsku figuru.

Zašto je važno proučavanje ponašanja životinja?

Ljudi dijele planetu Zemlju s drugim neljudskim životinjama, od kojih su mnoge u opasnosti da izumru. Učenje o ponašanju životinja može pomoći ljudima u očuvanju prirode i boljem suživotu sa životinjama. Nadalje, zapažanja o ponašanju životinja mogu pružiti svjež uvid u to zašto se ljudi ponašaju onako kako se ponašaju i kako se mogu promijeniti na bolje.

Šta je učenje životinja?

Poput ljudi, životinje stječu potrebne vještine za preživljavanje gledajući i oponašajući odrasle pripadnike svoje vrste. Socijalno učenje je brže i učinkovitije od toga da se mora pokušati smisliti nešto putem pokušaja i pogreške, a pojedincima i vrstama u cjelini daje bolje šanse za preživljavanje.

Koja su ponašanja naslijeđena?

Naslijeđeno ponašanje može varirati među vrstama, pa čak i među pojedincima. Kod pasa, na primjer, mnoga ponašanja su snažno naslijeđena, uključujući sposobnost treniranja, agresiju prema strancima, privrženost i traženje pažnje.

Šta je naučeno ponašanje životinja?

Životinje uče iz ponašanja iskusnijih pojedinaca u svojoj porodici ili društvenoj grupi kako bi shvatile koje ponašanje će biti kažnjeno, a koje nagrađeno. Motivirani su da izbjegavaju bol i traže zadovoljstvo. Mogu ih usloviti i ljudi da se ponašaju na određeni način koristeći sistem nagrada i kazni.

Šta je uzorkovanje životinja?

Uzorkovanje životinja uzima grupu životinja iz veće populacije na mjerenje. Nalazi se zatim koriste za donošenje općih zaključaka o cijeloj populaciji. Manje veličine uzoraka su problematičnije i podložne greškama od većih.


Rad u laboratoriji za hemijsku ekologiju i tropsku raznolikost fokusira se na direktne i indirektne trofičke interakcije u složenim biotskim zajednicama s naglaskom na globalne promjene. Istraživanje uključuje terenski i laboratorijski rad, kao i istraživanja sa uzorcima u Prirodnjačkom muzeju na Univerzitetu Nevada, Reno.


Fusnote

‡ Sadašnja adresa: Radcliffe Institute for Advanced Study, Harvard University, Cambridge MA 02138, SAD.

Izdaje Kraljevsko društvo pod uslovima licence Creative Commons Attribution License http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/, koja dozvoljava neograničenu upotrebu, pod uslovom da se navede originalni autor i izvor.

Reference

. 1968 O ratu i miru u životinjama i čovjeku. Nauka 160, 1411-1418. (doi: 10.1126/science.160.3835.1411) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

. 2010 Pametne životinje i objašnjenja killjoyja u komparativnoj psihologiji. Trendovi Cogn. Sci. 14, 477-481. (doi: 10.1016/j.tics.2010.07.002) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Stout D, Hecht E, Khreisheh N, Bradley B, Chaminade T.

. 2015. Kognitivni zahtjevi nižepaleolitske izrade alata. . PLOS ONE 10, e0121804. (doi: 10.1371/journal.pone.0121804) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

. 2009 Pitanje kulture životinja . Cambridge, UK: Harvard University Press. Google naučnik

. 2002. Socijalna inteligencija, inovacije i povećana veličina mozga kod primata. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 99, 4436-4441. (doi: 10.1073/pnas.062041299) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

. 1966 Evolucija i modifikacija ponašanja . London, UK: Methuen. Google naučnik

. 1941 Vergleichende Bewegungsstudien an Anatinen. J. für Ornithologie 89, 194-294. Google naučnik

. 1948. Društveni oslobađači i eksperimentalna metoda potrebna za njihovo proučavanje. Wilson Bullet. 60, 6-51. Google naučnik

. 1963 O ciljevima i metodama etologije. Zeitschrift für Tierpsychologie 20, 410-433. (doi: 10.1111/j.1439-0310.1963.tb01161.x) Crossref, Google naučnik

. 1953 Svijet galeba haringe: studija društvenog ponašanja ptica . New York, NY: Frederick A. Praeger, Inc. Google naučnik

. 1967 Über tierisches und menschliches Verhalten: Aus dem Werdegang der Verhaltenslehre: Gesammelte Abhandlungen (Vol. 2) . München, Njemačka: Piper. Google naučnik

. 2017. Društveno učenje, kultura i 'socio-kulturni mozak' ljudskih i neljudskih primata. Neurosci. Biobehav. Rev. 82, 58-75. (doi:10.1016/j.neubiorev.2016.12.018) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 2018 Raspitajte se u okviru: kulturna evolucija i kognitivna nauka. Phil. Trans. R. Soc. B 373, 20170051. (doi:10.1098/rstb.2017.0051) Link, ISI, Google Scholar

. 2017 Kumulativno kulturno učenje: razvoj i raznolikost . Proc. Natl Acad. Sci. SAD 114, 7877-7883. (doi:10.1073/pnas.1620743114) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Tennie C, Call J, Tomasello M

. 2009 Pokretanje čegrtaljke: o evoluciji kumulativne kulture. Phil. Trans. R. Soc. B 364, 2405-2415. (doi:10.1098/rstb.2009.0052) Veza, ISI, Google Scholar

. 1999. Ljudska adaptacija za kulturu. Ann. Rev. Anthropol. 28, 509-529. (doi: 10.1146/annurev.anthro.28.1.509) Crossref, ISI, Google naučnik

Reindl E, Apperly IA, Beck SR, Tennie C

. 2017. Mala djeca kopiraju kumulativni tehnološki dizajn u nedostatku informacija o akciji. Sci. Rep. 7, 1788. (doi:10.1038/s41598-017-01715-2) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 1994. Društveno učenje kod životinja: kategorije i mehanizmi. Biol. Rev. 69, 207-231. (doi: 10.1111/j.1469-185X.1994.tb01506.x) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Tebbich S, Taborsky M, Fessl B, Blomqvist D

. 2001. Da li zebe djetlići stiču korištenje alata društvenim učenjem? Proc. R. Soc. B 268, 2189-2193. (doi:10.1098/rspb.2001.1738) Veza, ISI, Google Scholar

Kenward B, Weir AA, Rutz C, Kacelnik A

. 2005 Proizvodnja alata od strane naivnih maloljetnih vrana. Priroda 433, 121. (doi: 10.1038/433121a) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

2016 Otkriće upotrebe alata za cijelu vrstu u havajskoj vrani. Priroda 537, 403-407. (doi: 10.1038/nature19103) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Kitahara-Frisch J, Norikoshi K

. 1982. Spontano stvaranje spužvi u zatočenim čimpanzama. J. Hum. Evol. 11, 41-47. (doi: 10.1016/S0047-2484 (82) 80030-4) Crossref, ISI, Google naučnik

Boysen ST, Kuhlmeie VA, Halliday P, Halliday YM

. 1999 Upotreba alata u zatočenih gorila. U Mentaliteti gorila i orangutana: uporedne perspektive (ur. ST Parker, RW Mitchell, HL Miles), str. 179-187. Cambridge, UK : Cambridge University Press . Google naučnik

. 2017. Spontano se pojavilo "hvatanje", divlje ponašanje upotrebe alata, u naivnih čimpanzi. PeerJ 5, e3814. (doi: 10.7717/peerj.3814) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Hébert M, Versace E, Vallortigara G

. 2019. Neiskusni plijeni znaju kada treba pobjeći ili se smrznuti pred prijetnjom. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 116, 22 918-22 920. (doi:10.1073/pnas.1915504116) Crossref, ISI, Google Scholar

Vallortigara G, Regolin L, Marconato F

. 2005. Vizuelno neiskusni pilići pokazuju spontanu preferenciju za biološke obrasce kretanja. PLoS Biol. 3, e208. (doi:10.1371/journal.pbio.0030208) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Colombelli-Négrel D, Hauber ME, Robertson J, Sulloway FJ, Hoi H, Griggio M, Kleindorfer S

. 2012 Embrionalno učenje vokalnih lozinki u vrhunskim bajkama otkriva uljeze kukavice. Curr. Biol. 22, 2155-2160. (doi: 10.1016/j.cub.2012.09.025) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

. 2018 naivni, zatočeni dugorepi makaki (Macaca fascicularis fascicularis) ne uspijevaju pojedinačno i društveno naučiti ponašanje upotrebe alata. R. Soc. Open Sci. 5, 171826. (doi: 10.1098/rsos.171826) Link, ISI, Google naučnik

. 2019. Pojedinačno stjecanje ponašanja „lupanja palicom“ od strane naivnih šimpanzi. Am. J. Primatol. 81, e22987. (doi: 10.1002/ajp.22987) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Flanagan AM, Rutz C, Farabaugh S, Greggor AL, Masuda B, Swaisgood RR

. 2020. Udaljenost između ptica i vizualni pristup utječu na ishode očuvanja uzgoja u teritorijalnoj, ugroženoj ptici. Biol. Konzerv. 242, 108429. (doi:10.1016/j.biocon.2020.108429) Crossref, ISI, Google Scholar

Biro D, Sousa C, Matsuzawa T

. 2006 Ontogeneza i kulturno širenje upotrebe alata od strane divljih šimpanzi u Bossou, Gvineja: studije slučaja pucanja oraha i presavijanja lišća. U Kognitivni razvoj u čimpanzi (eds

Matsuzawa T, Tomonaga M, Tanaka M

Hobaiter C, Poisot T, Zuberbühler K, Hoppitt W, Gruber T

. 2014. Analiza društvenih mreža pokazuje direktne dokaze o društvenom prenošenju upotrebe alata u divljim čimpanzama. PLoS Biol. 12, e1001960. (doi: 10.1371/journal.pbio.1001960) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Holzhaider JC, Hunt GR, Grey RD

. 2010. Društveno učenje kod novokaledonskih vrana. Naučite. Ponašajte se. 38, 206-219. (doi:10.3758/LB.38.3.206) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

. 2011. Društveno učenje i evolucija: hipoteza kulturne inteligencije. Phil. Trans. R. Soc. B 366, 1008-1016. (doi:10.1098/rstb.2010.0304) Veza, ISI, Google Scholar

Davis SJ, Vale GL, Schapiro SJ, Lambeth SP, Whiten A

. 2016 Temelji kumulativne kulture kod majmuna: poboljšana efikasnost hranjenja odricanjem i kombiniranjem svjedočećeg ponašanja šimpanzi (Pan troglodytes) . Sci. Rep. 6, 35953. (doi: 10.1038/srep35953) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Hirata S, Morimura N, Houki C

. 2009 Kako razbiti orahe: proces akvizicije kod šimpanzi u zatočeništvu (Pan troglodytes) posmatranje modela. Anim. Cogn. 12, 87-101. (doi: 10.1007/s10071-009-0275-3) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Sumita K, Kitahara-Frisch J, Norikoshi K.

. 1985. Nabavka upotrebe kamenih alata u zatočenim šimpanzama. Primati 26, 168-181. (doi:10.1007/BF02382016) Crossref, Google Scholar

Vale GL, Davis SJ, Lambeth SP, Schapiro SJ, Whiten A

. 2017. Stjecanje društveno naučenog slijeda upotrebe alata kod čimpanza: implikacije na kumulativnu kulturu . Evol. Hum. Ponašajte se. 38, 635-644. (doi: 10.1016/j.evolhumbehav.2017.04.007) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

. 2018 Kumulativna kultura u laboratoriju: metodološki i teorijski izazovi. Proc. R. Soc. B 285, 20180677. (doi:10.1098/rspb.2018.0677) Link, ISI, Google Scholar

Neadle D, Allritz M, Tennie C

. 2017 Čišćenje hrane kod gorila: društveno učenje je mogućnost, ali ne i neophodnost. PLOS ONE 12, e0188866. (doi: 10.1371/journal.pone.0188866) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Genetska i „kulturna“ sličnost 2011. u divljim šimpanzama. Proc. R. Soc. B 278, 408-416. (doi: 10.1098/rspb.2010.1112) Link, ISI, Google naučnik

. 2014. Tradicija iznad trenda: susjedne zajednice čimpanzi održavaju razlike u kulturnom ponašanju uprkos čestim imigracijama odraslih ženki. Am. J. Primatol. 76, 649-657. (doi: 10.1002/ajp.22259) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

. 2019 Kulturne varijacije između susjednih zajednica čimpanzi u Gombeu, Tanzanija. Sci. Rep. 9, 8260. (doi: 10.1038/s41598-019-44703-4) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar

Kenward B, Rutz C, Weir AA, Kacelnik A

. 2006. Razvoj uporabe alata u novokaledonskim vranama: naslijeđeni obrasci djelovanja i društveni utjecaji. Anim. Ponašajte se. 72, 1329-1343. (doi:10.1016/j.anbehav.2006.04.007) Crossref, ISI, Google Scholar

Rutz C, Hunt GR, St Clair JJ

. Corvid tehnologije 2018: kako novokaledonske vrane dobijaju dizajn alata? Curr. Biol. 28, R1109-R1111. (doi: 10.1016/j.cub.2018.08.031) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

. 1996. Proizvodnja i upotreba alata za kuke od novokaledonskih vrana. Priroda 379, 249-251. (doi: 10.1038/379249a0) Crossref, ISI, Google naučnik

. 1998 Šimpanza i ljudska kultura. Curr. Anthropol. 39, 591-614. (doi: 10.1086/204785) Crossref, ISI, Google naučnik

Krützen M, Willems EP, van Schaik CP

. 2011. Kultura i geografske varijacije u ponašanju orangutana. Curr. Biol. 21, 1808-1812. (doi: 10.1016/j.cub.2011.09.017) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

Varijacije ponašanja gorila 2016: dokaz potencijalnih kulturnih osobina. PLOS ONE 11, e0160483. (doi: 10.1371/journal.pone.0160483) Crossref, PubMed, ISI, Google naučnik

1999 Kulture kod čimpanza. Priroda 399, 682-685. (doi:10.1038/21415) Crossref, PubMed, ISI, Google Scholar


Osnovni obrasci ponašanja životinja za projekt modeliranja? - Biologija

Strojno učenje (ML) nudi pristup modeliranju složenih podataka bez hipoteza.

Predstavljamo pregled tehnika pranja novca relevantnih za proučavanje ponašanja životinja.

Ključni pristupi pranja novca prikazani su pomoću tri različite studije slučaja.

ML nudi koristan dodatak analitičkom alatu za ponašanje životinja.

U mnogim područjima istraživanja ponašanja životinja, poboljšanja naše sposobnosti prikupljanja velikih i detaljnih skupova podataka nadmašuju našu sposobnost njihove analize. Ovi raznovrsni, složeni i često visoko-dimenzionalni skupovi podataka pokazuju nelinearne ovisnosti i nepoznate interakcije između više varijabli i možda neće biti u skladu s pretpostavkama mnogih klasičnih statističkih metoda. Područje strojnog učenja pruža metodologije koje su idealno prilagođene zadatku izvlačenja znanja iz ovih podataka. U ovom pregledu nastojimo upoznati bihejvioriste životinja koji nisu upoznati s strojnim učenjem (ML) obećanju ovih tehnika za analizu složenih podataka o ponašanju. Počinjemo opisujući obrazloženje iza ML -a i pregledavamo brojne studije ponašanja životinja u kojima je ML uspješno primijenjen. Okvir pranja novca zatim se uvodi predstavljanjem nekoliko metoda učenja bez nadzora i nadgledanja. Nakon ovog pregleda, ilustriramo ključne pristupe pranja novca razvijanjem cjevovoda za analizu podataka za tri različite studije slučaja koje predstavljaju primjere tipova ponašanja i ekoloških pitanja na koja se može pozabaviti pranjem novca. Prvi koristi veliki broj spektralnih i morfoloških karakteristika koje opisuju pojavu fazana, Phasianus colchicus, jaja kako bi ih svrstali u navodne kandže. Drugi uzima kontinuirani tok podataka o posjetima fiderima od čavka označenih PIT (pasivno integrirani transponder), Corvus monedula, i iz njega izvlači pothranjujuće događaje, što dozvoljava izgradnju društvenih mreža. Naš posljednji primjer koristi snimke iz zraka za obuku klasifikatora koji detektira prisutnost gnua, Connochaetes taurinus, za brojanje pojedinaca u populaciji. Sa dolaskom jeftinijih tehnologija senzora i praćenja, neviđena količina podataka o ponašanju životinja postaje dostupna. Vjerujemo da će ML odigrati središnju ulogu u prevođenju ovih podataka u znanstveno znanje i postati koristan dodatak analitičkim alatima za ponašanje životinja##27.


Vodozemci

Kada su prvi vodozemci evoluirali od predaka tetrapoda prije 400 miliona godina, brzo su postali dominantni kralježnjaci na Zemlji. Međutim, njihovoj vladavini nije bilo suđeno da izdrži žabe, žabe, daždevnjake i cecilije (vodonoge bez nogu) koje čine ovu grupu odavno su nadmašili gmazovi, ptice i sisavci. Vodozemce odlikuje njihov poluvodeni način života (moraju ostati u blizini vodenih tijela kako bi održali vlažnost kože i snijeli jaja), a danas su među najugroženijim životinjama na svijetu.


Ponašanje u lovu i hranjenju

Vuk je mesožder, životinja pogodna za hvatanje, ubijanje i jedenje drugih stvorenja. Vukovi uglavnom love velike kopitarske sisavce koji se zovu kopitari. Na primjer: U Michiganu, Wisconsinu i Minnesoti bijelorepi jelen je primarni plijen vuka, a lovi se i los, dabar, zec krplja i drugi mali sisavci. Na drugim mjestima vukovi love karibu, mošus, bizona, ovce dall, losove i planinske koze.

Svi ovi kopitari imaju prilagodbe za obranu od vukova, uključujući odličan njuh, dobar sluh, okretnost, brzinu i oštra kopita. Kako je ovaj plijen tako dobro prilagođen da se zaštiti, vukovi se hrane ranjivim jedinkama, kao što su slabe, bolesne, stare ili mlade životinje, ili zdrave životinje koje ometa duboki snijeg. Ubijajući inferiorne životinje, vukovi pomažu da se malo po malo poveća zdravlje svoje populacije plijena. Kada se uklone inferiorne životinje, populacija plijena održava se na nižem nivou, a zdrave životinje imaju više hrane za jesti. Takvo “odbijanje” također osigurava da su životinje koje se najčešće razmnožavaju zdrave i prikladne za svoju okolinu. Tijekom mnogih generacija ovaj odabir pomaže plijenu da se bolje prilagodi za preživljavanje.

Vukovima je potrebno najmanje 3,7 funti mesa dnevno za minimalno održavanje. Za razmnožavanje i uzgoj vukova može biti potrebno 2-3 puta više. Procjenjuje se da vukovi u prosjeku konzumiraju oko 10 kilograma mesa dnevno. Međutim, vukovi zapravo ne jedu svaki dan. Umjesto toga, žive gozbom ili gladnim stilom života, mogu provesti nekoliko dana bez obroka, a zatim pojesti preko 20 kilograma mesa kada se izvrši ubojstvo.

Vukovi i jeleni

U Minnesoti, na primjer, svaki vuk pojede u prosjeku 15-20 jelena veličine odrasle jedinke ili njihov ekvivalent godišnje kako bi zadovoljio svoje prehrambene potrebe. Na osnovu ovog prosjeka i procjene od 2.400 vukova u Minnesoti, vukovi godišnje ubiju ekvivalent od oko 36.000 do 48.000 odraslih jelena. Za usporedbu, lovci u Minnesoti oduzmu oko 52.500 jelena godišnje u vučjem pojasu (preko 250.000 za cijelu državu), a nekoliko tisuća ubijeno je prilikom sudara s vozilima.

Grabežljivost vukova na papkare varira sezonski. Najveći je sredinom do kasne zime, kada životinje pate od loše ishrane i kada je snijeg dubok, pa ih je lakše ubiti. Također je prilično visoka u rano ljeto kada životinje plijen imaju svoje mladunčad, jer vukovi jako plijene ranjive mlade.

Aditivna ili kompenzacijska predacija?

Pitanje je li adicija vuka aditivna (broj ubijenih životinja je uz one koje bi inače uginule) ili kompenzacijska (životinje koje vukovi ubijaju bi svejedno uginule) je složeno pitanje jer učinci grabežljivosti vuka variraju ovisno o vrsti plijena, vremenu godine, površine i sistema. Sasvim je vjerovatno da je grabežljivac vukova i aditivni i kompenzatorni, a pravo je pitanje koliko je to aditivno.

Na primjer, grabljivost vukova na jelenu je umjerena ozbiljnošću zima. U teškoj zimi vukovi bi mogli ubiti zdrave jelene koji bi preživjeli zimu da ih duboki snijeg nije učinio ranjivim. Ovo bi bio primjer grabežljivosti vuka kao aditivnog faktora. S druge strane, u blagoj zimi, kada je nivo snijega nizak, zdravi jeleni lako pobjegnu vukovima. Stoga su uhvaćeni jeleni prvenstveno bolesni ili slabi. Ovo bi bio primjer kompenzacijske smrtnosti, jer većina ovih jelena vjerovatno ne bi preživjela zimu. Zbog toga se rijetko u jezeru vukova u Minnesoti može naći izgladnjeli jelen.

Uzajamno, populacije plijena mogu ograničiti broj vukova. Uzimajući u obzir gornje primjere, uočljiv je potencijal za broj plijena ili uvjete za regulaciju broja vukova. Tokom blage zime, jeleni će biti zdraviji, a vukovi možda neće moći uloviti dovoljno životinja da se prehrane. To može uzrokovati smanjenje populacije vukova. Također je moguće da bi nekoliko teških zima zaredom smanjilo populaciju jelena i da vukovi možda neće moći ubiti dovoljno hrane za jelo, pa bi se broj vukova opet smanjio.

Više ekosistema predatora

Još jedan faktor koji komplikuje našu sposobnost da odredimo precizan učinak grabežljivca vukova je da je teško otkriti efekte koje vukovi imaju na populaciju plijena u područjima gdje ima mnogo različitih grabežljivaca. For example, in Yellowstone National Park, in addition to wolves, there are grizzly bears, coyotes, mountain lions, bobcats, lynx, wolverines, and black bears which all prey on Yellowstone ungulates.

In summary, we cannot generalize about what kind of effect wolves have on their prey populations, because their effect is dependent on so many factors. It is possible to get an indication of wolf and prey population trends in a small area or system, but generalizing from one to the other is not always valid.

Literature Cited

Mech, L. David (1970, reprint 1981)
The Wolf: The Ecology and Behavior of an Endangered Species
University of Minnesota Press.

Mech, L. David and Luigi Boitani, Editors (2003)
Wolves: Behavior, Ecology, and Conservation
University of Chicago Press


Ponašanje životinja

Naši urednici će pregledati ono što ste poslali i odlučiti da li da revidiraju članak.

Ponašanje životinja, the concept, broadly considered, referring to everything animals do, including movement and other activities and underlying mental processes. Human fascination with animal behaviour probably extends back millions of years, perhaps even to times before the ancestors of the species became human in the modern sense. Initially, animals were probably observed for practical reasons because early human survival depended on knowledge of animal behaviour. Whether hunting wild game, keeping domesticated animals, or escaping an attacking predator, success required intimate knowledge of an animal’s habits. Even today, information about animal behaviour is of considerable importance. For example, in Britain, studies on the social organization and the ranging patterns of badgers (Meles meles) have helped reduce the spread of tuberculosis among cattle, and studies of sociality in foxes (Vulpes vulpes) assist in the development of models that predict how quickly rabies would spread should it ever cross the English Channel. Likewise in Sweden, where collisions involving moose (Alces alces) are among the most common traffic accidents in rural areas, research on moose behaviour has yielded ways of keeping them off roads and verges. In addition, investigations of the foraging of insect pollinators, such as honeybees, have led to impressive increases in agricultural crop yields throughout the world.

Even if there were no practical benefits to be gained from learning about animal behaviour, the subject would still merit exploration. Humans (Homo sapiens) are animals themselves, and most humans are deeply interested in the lives and minds of their fellow humans, their pets, and other creatures. British ethologist Jane Goodall and American field biologist George Schaller, as well as British broadcaster David Attenborough and Australian wildlife conservationist Steve Irwin, have brought the wonders of animal behaviour to the attention and appreciation of the general public. Books, television programs, and movies on the subject of animal behaviour abound.


Ecological and ethological approaches to the study of behaviour

The natural history approach of Darwin and his predecessors gradually evolved into the twin sciences of animal ecology, the study of the interactions between an animal and its environment, and ethology, the biological study of animal behaviour. The roots of ethology can be traced to the late 19th and early 20th centuries, when scientists from several countries began exploring the behaviours of selected vertebrate species: dogs by the Russian physiologist Ivan Pavlov rodents by American psychologists John B. Watson, Edward Tolman, and Karl Lashley birds by American psychologist B.F. Skinner and primates by German American psychologist Wolfgang Köhler and American psychologist Robert Yerkes. The studies were carried out in laboratories, in the case of dogs, rodents and pigeons, or in artificial colonies and laboratories, in the case of primates. These studies were oriented toward psychological and physiological questions rather than ecological or evolutionary ones.

It was not until the 1930s that field naturalists—such as English biologist Julian Huxley, Austrian zoologist Konrad Lorenz, and Dutch-born British zoologist and ethologist Nikolaas Tinbergen studying birds and Austrian zoologist Karl von Frisch and American entomologist William Morton Wheeler examining insects—gained prominence and returned to broadly biological studies of animal behaviour. These individuals, the founders of ethology, had direct experience with the richness of the behavioral repertoires of animals living in their natural surroundings. Their “return to nature” approach was, to a large extent, a reaction against the tendency prevalent among psychologists to study just a few behavioral phenomena observed in a handful of species that were kept in impoverished laboratory environments.

The goal of the psychologists was to formulate behavioral hypotheses that claimed to have general applications (e.g., about learning as a single, all-purpose phenomenon). Later they would proceed using a deductive approach by testing their hypotheses through experimentation on captive animals. In contrast, the ethologists advocated an inductive approach, one that begins with observing and describing what animals do and then proceeds to address a general question: Why do these animals behave as they do? By this they meant “How do the specific behaviours of these animals lead to differential reproduction?” Since its birth in the 1930s, the ethological approach—which stresses the direct observation of a broad array of animal species in nature, embraces the vast variety of behaviours found in the animal kingdom, and commits to investigating behaviour from a broad biological perspective—has proved highly effective.

One of Tinbergen’s most important contributions to the study of animal behaviour was to stress that ethology is like any other branch of biology, in that a comprehensive study of any behaviour must address four categories of questions, which today are called “levels of analysis,” including causation, ontogeny, function, and evolutionary history. Although each of these four approaches requires a different kind of scientific investigation, all contribute to solving the enduring puzzle of how and why animals, including humans, behave as they do. A familiar example of animal behaviour—a dog wagging its tail—serves to illustrate the levels of analysis framework. When a dog senses the approach of a companion (dog or human), it stands still, fixates on the approaching individual, raises its tail, and begins swishing it from side to side. Why does this dog wag its tail? To answer this general question, four specific questions must be addressed.

With respect to causation, the question becomes: What makes the behaviour happen? To answer this question, it becomes important to identify the physiological and cognitive mechanisms that underlie the tail-wagging behaviour. For example, the way the dog’s hormonal system adjusts its responsiveness to stimuli, how the dog’s nervous system transmits signals from its brain to its tail, and how the dog’s skeletal-muscular system generates tail movements need to be understood. Causation can also be addressed from the perspective of cognitive processes (that is, knowing how the dog processes information when greeting a companion with tail wagging). This perspective includes determining how the dog senses the approach of another individual, how it recognizes that individual as a friend, and how it decides to wag its tail. The dog’s possible intentions (for example, receiving a pat on the head), feelings, and awareness of self become the focus of the investigation.

With respect to ontogeny, the question becomes: How does the dog’s tail-wagging behaviour develop? The focus here is on investigating the underlying developmental mechanisms that lead to the occurrence of the behaviour. The answer derives from understanding how the sensory-motor mechanisms producing the behaviour are shaped as the dog matures from a puppy into a functional adult animal. Both internal and external factors can shape the behavioral machinery, so understanding the development of the dog’s tail-wagging behaviour requires investigating the influence of the dog’s genes and its experiences.

With respect to function: How does the dog’s tail-wagging behaviour contribute to genetic success? The focus of this question is rooted in the subfield called behavioral ecology the answer requires investigating the effects of tail wagging on the dog’s survival and reproduction (that is, determining how the tail-wagging behaviour helps the dog survive to adulthood, mate, and rear young in order to perpetuate its genes).

Lastly, with respect to evolutionary history, the question becomes: How did tail-wagging behaviour evolve from its ancestral form to its present form? To address this question, scientists must hypothesize evolutionary antecedent behaviours in ancestral species and attempt to reconstruct the sequence of events over evolutionary time that led from the origin of the trait to the one observed today. For example, an antecedent behaviour to tail wagging by dogs might be tail-raising and tail-vibrating behaviours in ancestral wolves. Perhaps when a prey animal was sighted, such behaviours were used to signal other pack members that a chase was about to begin.

Both the biological and the physical sciences seek explanations of natural phenomena in physicochemical terms. The biological sciences (which include the study of behaviour), however, have an extra dimension relative to the physical sciences. In biology, physicochemical explanations are addressed by Tinbergen’s questions on causation and ontogeny, which taken together are known as “proximate” causes. The extra dimension of biology seeks explanations of biological phenomena in terms of function and evolutionary history, which together are known as “ultimate” causes. In biology, it is legitimate to ask questions concerning the use of this life process today (its function) and how it came to be over geologic time (its evolutionary history). More specifically, the words koristiti i nastao are applied in special ways, namely “promoting genetic success” and “evolved by means of natural selection.” In physics and chemistry, these types of questions are out of bounds. For example, questions concerning the use of the movements of a dog’s tail are reasonable, whereas questions regarding the use of the movements of an ocean’s tides are more metaphysical.


Pogledajte video: Burro y burra (Oktobar 2022).