A Kiosk Station for the Assessment of Multiple Cognitive Domains and Cognitive Enrichment of Monkeys
Notice bibliographique
Résumé
Nonhuman primates (NHP's) are self-motivated to perform cognitive tasks on touchscreens in their animal housing setting. To leverage this ability, fully integrated hardware and software solutions are needed that work within housing and husbandry routines while also spanning cognitive task constructs of the Research Domain Criteria (RDoC). Here, we detail such an integrated robust hardware and software solution for running cognitive tasks in cage-housed NHP's with a cage-mounted Kiosk Station (KS-1). KS-1 consists of a frame for mounting flexibly on housing cages, a touchscreen animal interface with mounts for receptables, reward pumps, and cameras, and a compact computer cabinet with an interface for controlling behavior. Behavioral control is achieved with a Unity3D program that is virtual-reality capable, allowing semi-naturalistic visual tasks to assess multiple cognitive domains.KS-1 is fully integrated into the regular housing routines of monkeys. A single person can operate multiple KS-1's. Monkeys engage with KS-1 at high motivation and cognitive performance levels at high intra-individual consistency. KS-1 is optimized for flexible mounting onto standard apartment cage systems and provides a new design variation complementing existing cage-mounted touchscreen systems. KS-1 has a robust animal interface with options for gaze/reach monitoring. It has an integrated user interface for controlling multiple cognitive tasks using a common naturalistic object space designed to enhance task engagement. All custom KS-1 components are open-sourced.In summary, KS-1 is a versatile new tool for cognitive profiling and cognitive enrichment of cage-housed monkeys. It reliably measures multiple cognitive domains which promises to advance our understanding of animal cognition, inter-individual differences, and underlying neurobiology in refined, ethologically meaningful behavioral foraging contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».