174 Arbeiten
Eine 3D-Verfolgungsstudie zeigt, dass Tauben bei der Entscheidung, einen Futterplatz zu verlassen, nicht nur die Reisekosten, sondern auch aktuelle und kumulative Foraging-Parameter aus ihrer individuellen Foraging-Historie integrieren.
Die Studie stellt einen auf einem großen, diversen Datensatz trainierten Deep-Learning-Modell vor, das die automatische Schmerzerkennung bei Mäusen mittels der Mouse Grimace Scale unter nicht-standardisierten Bedingungen ermöglicht und dabei die Genauigkeit menschlicher Bewerter übertrifft.
Die Studie zeigt, dass die Wahl der Klassifikatorarchitektur den größten Einfluss auf die Ableitung von Tierverhalten aus Beschleunigungsdaten hat, während Vorverarbeitungsschritte spezifische Zielkonflikte erzeugen, was die Notwendigkeit ökologisch validierter, verhaltensbewusster Evaluierungsrahmen unterstreicht.
Die Studie zeigt, dass die Radnetzspinne *Metazygia wittfeldae* durch eine Typ-0-Phasenantwortkurve und lichtinduzierte Genexpressionsänderungen, darunter umgekehrte Expressionstrends und spezifische Uhrengene, eine hohe Lichtempfindlichkeit und einen einzigartigen circadianen Mechanismus aufweist.
Die Studie zeigt, dass Menschen soziale Informationen während kontinuierlicher Wahrnehmungsentscheidungen dynamisch und adaptiv integrieren, wobei sie bei unsicherem sensorischem Input stärker auf verlässliche Partner vertrauen und dies durch multivariate Transfer-Entropie-Analysen quantifiziert wird.
Diese Studie modelliert das adaptive Fluchtverhalten von Mäusen unter sozialem Stress als Inferenzprozess innerhalb eines hierarchischen POMDP-Rahmens, der individuelle Unterschiede erklärt, Interventionen simuliert und klinische Einblicke in Traumafolgen bietet.
Basierend auf zwölfjährigen Beobachtungen wilder Guinea-Baboons im Senegal zeigt die Studie, dass postmortale Fürsorge für tote Säuglinge und gelegentliches Kannibalismusverhalten eher durch evolutionär angepasste Reaktionen auf fehlende Säuglingsreaktionen als durch ein Todesverständnis erklärt werden können.
Die Studie nutzt drahtlose Virtual Reality, um zu zeigen, dass menschliche Fluchtverhalten durch spezifische, kontextabhängige kinematische Muster geprägt sind, die sich grundlegend von denen anderer Säugetiere unterscheiden und nicht aus sicheren Bedingungen vorhergesagt werden können.
Die Studie identifiziert die durch nächtliche Dunkelheit verursachte Unterdrückung des Gesangs als Auslöser für einen hormonell getriebenen „Rebound-Effekt" beim Zebrafinken, der den Vogelgesang zur Morgendämmerung auslöst und gleichzeitig als intensive vokale Übung dient, um die Gesangsleistung zu optimieren.
Diese Studie zeigt, dass pränataler Stress bei erwachsenen Mäusen geschlechtsspezifische Verhaltensveränderungen hervorruft, wobei männliche Nachkommen vermehrt unter sozialen Defiziten leiden, während weibliche Nachkommen stärkere Angststörungen und eine erhöhte Alkohopräferenz entwickeln.
Die Studie zeigt, dass bei Ratten in auditiven Diskriminierungsaufgaben die Lernrate für Belohnungsverhältnisse deutlich höher ist als für Stimuluswahrscheinlichkeiten, was darauf hindeutet, dass die Entscheidungsstrategie auf einer expliziten Repräsentation dieser Wahrscheinlichkeiten beruht, die von bestehenden Modellen nicht vollständig erfasst wird.
Die Studie zeigt, dass unterirdische Ameisen (*Tetramorium alpestre*) in dunklen, ihrem Lebensraum angepassten Umgebungen schneller Entscheidungen treffen, wobei Pheromone zwar die Geschwindigkeit, aber weder die Genauigkeit noch die Aggression beeinflussen und keine Geschwindigkeits-Genauigkeits-Abwägung beobachtet wurde.
Diese Studie entwickelt und validiert einen maschinellen Lernansatz, der anhand von Videoaufnahmen mit einer einzigen Kamera schmerzinduzierte Gesichtsgrimassen und Körperhaltungen bei Mäusen quantifiziert, um damit erstmals objektiv schmerzhaftes Verhalten als Reaktion auf laute Schallreize nachzuweisen.
Das Manuskript wurde von den Autoren aufgrund von Modellfehlern zurückgezogen und soll daher nicht als Referenz zitiert werden.