A new touchscreen for behavioural research on bees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flying insects encounter a considerable amount of multisensorial information during their first foraging trip and need to extract and process relevant cues to efficiently navigate their environment and locate food sources. Previous studies used static stimuli to investigate visual information processing during flight and the role of floral features on detection, landing, and flower handling behaviours. However, bees come across visual information sequentially, while sampling the visual scene and presenting visual features that change after landing would allow further understanding of the chronological aspect of visual information processing. Here, we describe a new methodology that uses the ShadowSense™ Multitouch technology to present interactive floral displays where a change in visual features is triggered upon a bee's landing. Two colonies of flower naïve bumblebees ( Bombus impatiens ) were exposed to unicoloured and bicoloured unrewarded floral images in which floral guides in the form of dummy stamens were added, removed, or remained unchanged in the centre upon landing. Our findings confirm preference by flower‐naïve bumblebees for bicoloured flowers and corroborate that small central visual guides direct the place of landing. Therefore, we establish proof‐of‐concept of this new methodology for bee research by reproducing previously demonstrated behaviours and by reporting that bees react to a change in visual information on the touchscreen. To our knowledge, this is the first research providing a touchscreen technology that can reliably be used with bees. While its efficiency with similar‐sized insects is yet to be confirmed, this technology provides new approaches for research on visual information processing as well as various behaviours in insects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».