136 Arbeiten
Die Welt der Tiere ist voller Geheimnisse, doch wie genau sie denken, fühlen und miteinander kommunizieren, ist ein faszinierendes Forschungsgebiet. In diesem Bereich erforschen Wissenschaftler, wie Lebewesen ihre Umwelt wahrnehmen, Probleme lösen und komplexe soziale Bindungen eingehen. Es geht dabei nicht nur um Instinkte, sondern um die tiefgründigen kognitiven Prozesse, die das Verhalten von Vögeln, Säugetieren und sogar Insekten steuern.
Auf Gist.Science haben wir uns darauf spezialisiert, diese neuesten Erkenntnisse von bioRxiv direkt für Sie zugänglich zu machen. Wir bearbeiten jeden neuen Preprint in dieser Kategorie und erstellen sowohl verständliche Zusammenfassungen für den Laien als auch detaillierte technische Auswertungen. So können Sie die neuesten Entdeckungen über tierisches Lernen, Gedächtnis und Emotionen sofort nachvollziehen, ohne sich durch komplizierte Fachbegriffe kämpfen zu müssen.
Die folgende Liste zeigt Ihnen die aktuellsten Forschungsarbeiten aus dem Bereich der Tierverhaltensforschung und Kognition, die wir für Sie aufbereitet haben.
Diese Studie zeigt, dass ein zeitlich begrenzter Weideaufenthalt die Genexpression bei Pferden positiv beeinflusst, indem er insbesondere bei resilienten Tieren Entzündungsprozesse reduziert und adaptive, wachstumsfördernde molekulare Reaktionen sowie eine Verbesserung des Verhaltens bewirkt.
In diesem Paper wird ein neuartiges transgenes Mausmodell vorgestellt, das die multisystemischen pathologischen Merkmale der neuronalen intranukleären Einschlusskörperkrankheit (NIID) durch die Akkumulation von polyG-Proteinen originalgetreu nachbildet.
Durch ein groß angelegtes Experiment zur Überwachung physiologischer Reaktionen während des Filmsehens zeigt diese Studie, dass effektive narrative Botschaften die Biologie des Publikums in eine gemeinsame, inhaltsgebundene Verarbeitungshierarchie einbetten und damit das Publikum als ein Netzwerk aus abgestimmten Empfängern anstatt als eine Ansammlung variabler Individuen neu definieren.
Diese Arbeit präsentiert ein neuartiges Framework, das Hidden-Markov-Modelle mit Schrittselektionsfunktionen kombiniert, um ökologisch bedeutsame Verhaltenszustände aus Bewegungs- und Umweltdaten abzuleiten, wobei die wesentlichen Einschränkungen traditioneller Methoden adressiert werden, indem Bewegungskennzahlen und Umweltprädiktoren sequenziell integriert werden, um die Anzahl der Zustände, deren Bezeichnungen sowie kontextabhängige ökologische Reaktionen präzise zu identifizieren.
Diese vorläufige Feldstudie an Rennpferden der Vollblutrasse zeigt, dass sich zwar die Schlafdauer mit dem Alter verschiebt, die Schlafqualität jedoch signifikant mit höheren morgendlichen Cortisolspiegeln und verstärktem abnormalem Verhalten assoziiert ist, was auf einen starken Zusammenhang zwischen schlechter Schlafqualität und beeinträchtigtem Wohlergehen in dieser Population hindeutet.
Diese Studie zeigt, dass die akute Exposition gegenüber niedrigen Ethanolkonzentrationen weder pessimistische noch optimistische kognitive Beurteilungsfehler bei Honigbienen induziert noch deren lokomotorisches Verhalten verändert, was darauf hindeutet, dass ihre Kognition gegenüber dieser natürlich vorkommenden neuroaktiven Verbindung resilient ist.