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Esta categoria explora como os animais pensam, sentem e interagem com o mundo ao seu redor. Desde a complexa comunicação em colônias de insetos até a capacidade de resolução de problemas em mamíferos, o estudo do comportamento e cognição animal revela a riqueza das mentes não humanas, desafiando nossas percepções sobre inteligência e consciência de forma acessível.
No Gist.Science, processamos cada novo preprint publicado na bioRxiv nesta área, garantindo que você tenha acesso imediato tanto a resumos técnicos detalhados quanto a explicações em linguagem simples. Nossa missão é tornar essas descobertas científicas emergentes compreensíveis para todos, sem barreiras de jargão excessivo.
Abaixo estão os artigos mais recentes sobre comportamento e cognição animal, organizados conforme sua publicação na bioRxiv.
Este estudo demonstra que os seres humanos utilizam um prior internalizado da gravidade da Terra para prever seu próprio automovimento, mas este efeito é observável apenas sob condições de tarefa ecologicamente válidas, onde partes do corpo servem como pontos de referência em vez do nível dos olhos.
Este artigo sintetiza evidências empíricas e modelos teóricos para demonstrar que variações temporais nos traços de atividade animal moldam significativamente as forças de interação predador-presa e a estabilidade das redes alimentares, destacando a necessidade crítica de compreender como mudanças induzidas pelo homem nos sinais ambientais podem reconfigurar essas redes ecológicas.
O artigo apresenta um método computacionalmente eficiente para quantificar a incerteza nos parâmetros do modelo de difusão com deriva, que leva em conta a dependência temporal e a variabilidade dos parâmetros, demonstrado por meio de sua aplicação à tomada de decisão dinâmica de ratos em uma tarefa visual.
Este estudo demonstra que, na ausência de uma rainha, as operárias de abelhas-mamão exibem maior variação comportamental e assumem papéis influentes, impulsionando uma reorganização das redes sociais de arquiteturas centralizadas para descentralizadas.
Utilizando fMRI BOLD em suínos juvenis, este estudo demonstra que os cérebros de leitões anestesiados podem processar diferencialmente vocalizações positivas e negativas de coespecíficos, ativando regiões distintas nas vias auditivas, límbicas e de recompensa, com os sons negativos envolvendo de forma única a amígdala, o ínsula e o hipocampo direito.
Ao contrário da expectativa de que a qualidade do serviço impulsiona o crescimento nos peixes-limpadores, um estudo de 11 meses com 540 indivíduos revela que o crescimento rápido é determinado principalmente pela redução do controle social por parte dos indivíduos dominantes, e não por comportamento de trapaça ou atividade de desova.
Este estudo demonstra que os relatórios de confiança verbais são mais sensíveis do que os numéricos na distinção entre decisões perceptivas corretas e incorretas, enquanto ambos os formatos se mostram igualmente eficazes em facilitar revisões de julgamento precisas durante a colaboração diádica.
Autobehaver é um pipeline interpretável e impulsionado por IA que combina uma plataforma de gravação de baixo custo com técnicas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina para analisar e classificar quantitativamente comportamentos complexos de Drosophila, identificando com sucesso alterações fenotípicas neurais, relacionadas à idade e intermediárias.
Este estudo demonstra que o reconhecimento de cantos na mosca parasitoide *Ormia ochracea* depende de uma codificação multidimensional de características temporais independentes (duração do pulso e intervalo entre pulsos) em vez de um único parâmetro derivado, como a taxa de pulsos, revelando que a preferência da mosca por 50 pulsos/s emerge de um espaço de características subjacente.
Este artigo apresenta o framework de código aberto e reprodutível `ai-pam-pipeline` para detecção de vocalizações de cetáceos baseada em CNN, demonstrando, por meio de experimentos controlados, que escolhas de pré-processamento, como o comprimento da janela FFT, impactam significativamente a generalização entre domínios, ao mesmo tempo em que alcançam alto desempenho em tarefas de detecção binária e multiclasse.