전형적이고 영재적인 단어 학습견의 대상에 대한 다감각적 정신적 표현

추상적인

개체 식별 및 인식 작업 중에 다양한 감각 양식을 통해 얻은 정보를 통합하는 개(Canisfamiliis)의 능력에 대한 연구는 거의 수행되지 않았습니다. 그러한 과정은 다감각적 정신적 표현의 형성을 나타낼 것입니다. 실험 1에서는 장난감의 언어적 라벨을 빠르게 학습할 수 있는 3마리의 GWL(영재 단어 학습자) 개와 빛과 빛 아래에서 최근에 보상과 관련된 물체와 산만한 물체를 구별하는 10마리의 일반(T) 개를 대상으로 능력을 테스트했습니다. 어두운 조건.

다감각적 정신 표상은 감각 자극을 처리하여 사물에 대한 인식과 인지를 형성하는 인지 방법입니다. 이러한 인지 방식은 사람들이 사물을 더 잘 이해하고 기억하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사람들의 학습 및 업무 효율성을 향상시켜 주변 환경에 더 빨리 적응할 수 있게 해줍니다.

연구에 따르면 다감각 정신 표현은 기억과 학습에 매우 중요한 역할을 합니다. 우리는 시각, 소리, 촉각 등과 같은 다양한 감각 채널을 통해 사물을 배우고 기억할 수 있으므로 다양한 상황에서 사물을 더 잘 이해하고 기억할 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 새로운 단어를 배울 때 책 읽기, CD 듣기, 메모 쓰기 등 다양한 감각 채널을 통해 단어에 대한 학습과 기억을 깊게 할 수 있습니다. 그렇게 하면 기억 효율성이 향상될 뿐만 아니라 다양한 상황에서 단어의 의미와 사용법을 더 잘 이해하고 익히는 데 도움이 됩니다.

또한, 다감각 정신 표상은 우리가 뇌의 기억 메커니즘을 더 잘 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리의 두뇌는 다양한 신경 경로를 통해 감각 신호를 처리하고 저장하며, 이를 통해 기억을 더 잘 유지하고 회상하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 공부하면서 도표를 보고, 녹음을 듣고, 메모를 하면서 학습한다면, 이 감각 정보는 뇌에 별도로 저장되어 완전한 기억 그림을 형성하게 됩니다. 이러한 방식으로, 이 정보를 기억하고 사용해야 할 때 두뇌는 정보를 신속하게 재조립하여 작업을 완료하고 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록 돕습니다.

요약하자면, 다감각 정신 표현은 우리의 기억과 학습에 매우 중요한 역할을 합니다. 여러 감각 채널을 사용하여 사물에 대한 이해와 기억을 심화하면 작업 효율성과 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러므로 우리는 학습하고 기억하고, 뇌의 잠재력을 극대화하고, 우리 자신을 더 똑똑하고, 더 유연하고, 더 자신감 있게 만들기 위해 다양한 감각 경로를 적극적으로 사용해야 합니다. 기억력 향상이 필요하다고 볼 수 있는데, Cistanche Deserticola는 아세틸콜린 수치와 성장인자 수치를 높이는 등 신경전달물질의 균형도 조절할 수 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양분과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.

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성공률은 두 그룹 및 조건 간에 차이가 없었지만 상세한 행동 분석에 따르면 모든 개는 어둠 속에서 더 오랫동안 검색하고 더 많은 냄새를 맡는 것으로 나타났습니다. 이는 가능하다면 개들이 어둠 속에서 탐색할 때 주로 시각에 의존하고 후각을 포함한 다른 감각 양식만을 사용하도록 전환했음을 시사합니다. 실험 2에서는 GWL 개(N= 4)의 경우 대상의 언어 레이블을 듣는 것이 다감각 정신 표현의 기억을 활성화하는지 여부를 조사했습니다.

우리는 어둡고 밝은 조건에서 이름을 기반으로 물체를 인식하는 능력을 테스트하여 이를 수행했습니다. 그들의 성공률은 두 조건 간에 차이가 없었던 반면, 개들의 검색 행동은 달랐으며, 이는 다양한 감각 양식을 유연하게 사용했음을 나타냅니다. GWL 개가 라벨이 붙은 물체를 인식하는 능력과 관련된 인지 메커니즘에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 이러한 발견은 GWL 개에게 언어적 라벨이 대상에 대한 다감각적 정신적 표현을 불러일으킨다는 최초의 증거를 제공합니다.

키워드

대상 식별 · 대상 정신 표현 · 대상 인식 · 후각 · 감각 양상 · 시각.

소개

특정 자극을 찾도록 요청하는 검색 작업은 차별이나 인식에 의존할 수 있습니다. 개인이 두 개(또는 그 이상)의 자극/대상 간의 차이를 인식하고 그 결과가 서로 다른 결과를 가져올 것으로 기대하는 경우를 차별이라고 합니다(Blair et al. 2003). 인식은 피험자가 이전에 접했던 자극을 식별할 때 발생합니다(Akkerman et al.2012). 최근 연구에 따르면 개는 시각적 이미지(Range et al. 2008), 다른 동물종의 개의 이미지(Autier-Dérianet al. 2013), 인간의 목소리(Gábor et al. 2019), 그리고 후각자극(Pinc et al. 2011).

인간 유아의 경우 시각적 대상 식별은 대상 인식보다 먼저 발달하며 이 두 과정은 서로 다른 신경 회로를 포함한다고 가정됩니다(Overman et al. 1992). 인간 유아(Overman et al. 1992)와 개(Milgram et al. 1994)의 대상 식별 및 인식 테스트 수행은 후자가 더 복잡한 작업임을 시사합니다. 더욱이, 객체 인식 과제를 해결할 때 개는 미리 결정된 학습 기준을 달성하기 위해 많은 수의 시도를 필요로 합니다(Milgram et al.1994).

인지 계산 이론에 따르면, 지각 정보는 환경에 대한 정신적 표현을 형성하기 위해 마음 속에서 처리됩니다(Sternberg 2009). Inhumans에서는 다양한 지각 양식에서 얻은 정보가 통합되어 다중 감각 정신 표현이 형성됩니다(Lacey et al. 2007). Indogs에 대한 연구에서는 사회적 자극의 다감각 표현을 개발하는 데 사용되는 유사한 양식을 보여주었습니다. Adachi et al.(2007)은 개가 주인에 대한 다감각적 표상을 형성한다고 주장했습니다. 그들은 기대 패러다임을 위반하여 테스트했을 때 제시된 얼굴이 재생된 오디오 녹음과 일치하지 않을 때 개가 더 오래 보이는 것을 발견했습니다. 또 다른 연구에서는 인간의 목소리가 녹음된 것을 들으면서 개에게 여자와 남자가 제시되었습니다. 두 성별로 살았던 개는 재생된 녹음과 성별이 일치하는 사람을 더 오랫동안 바라봤습니다(Ratcliffeet al. 2014).

검색 작업 중 개가 사용하는 감각 양식에 대한 연구에 따르면 개는 시각적 정보(Bräuer 및 Belger 2018) 또는 비전과 후각의 조합에 의존하여 목표를 찾는 경향을 보였습니다(Polgár et al.2015). Kaminskiet al. (2009)은 물체 인식 작업에 참여하는 동안 일부 개는 사진에서 물체를 식별할 때 시각적 정보에만 전적으로 의존할 수 있음을 발견했습니다. 폭발물 탐지견은 완전한 어둠 속에서 목표물을 찾을 수 있었고, 후각 신호에만 의존하여 자극을 구별할 수 있음을 보여주었습니다(Gazit and Terkel 2003). 또한 개가 촉각 정보를 사용하여 물체를 분류할 수 있다는 증거가 있습니다(van der Zee et al. 2012). 그러나 전반적으로 개가 시각과 후각 이외의 감각 양식을 사용하는 능력을 조사한 연구는 소수에 불과합니다(Bálint et al. 2020).

언어적 라벨을 기반으로 사물을 식별하는 드문 능력을 보이는 개는 거의 없습니다(Kaminski et al. 2004; Pilley and Reid2011; Fugazza et al. 2021a, b). 우리는 이 개들을 GWL(Gifted Word Learner) 개로 분류했습니다(Fugazza et al. 2021b). 언어 레이블을 기반으로 개체를 식별하는 것은 개체 인식의 특정 사례로 간주될 수 있습니다. 인간과 마찬가지로 GWL 개는 이미 접한 자극으로 레이블이 지정된 개체 또는 개체 범주(Fugazza 및 Miklosi 2020)를 인식할 뿐만 아니라 언어 레이블을 기반으로 유사하게 친숙한 이름의 다른 개체 중에서 해당 개체를 식별합니다. 이러한 능력이 부족한 일반 개(이하 T개)와 GWL 개 사이의 극단적인 차이가 사물을 식별 및/또는 인식하는 능력의 차이에서 발생하는지, 아니면 사물에 라벨을 연결하는 것과 관련된 제약에서 파생되는지는 알 수 없습니다(Ramos and Mills 2019 ).

언어 습득은 대상의 교차 양식 정신적 표현을 형성하는 데 기본이 아니지만 대상의 언어 레이블에 익숙해지면 프로세스가 촉진될 수 있습니다(Lacey et al. 2007). 따라서 실험 1에서 우리는 T와 GWL 개들이 최근에 산만함의 보상과 관련된 물체를 밝은 조건과 어두운 조건에서 구별하기 위해 사용하는 능력과 감각 양식을 조사했습니다.

이전 연구에 따르면 개는 사회적 자극에 대한 다감각적 정신적 표상을 형성하며, 특별한 훈련이 없을 경우 검색 작업 중에 시각이나 시각 및 후각에 의존하는 경향이 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 우리는 환경적 제약에 따라 개가 서로 다른 감각 양식에 의존하고 이 테스트에 사용된 물체를 성공적으로 구별할 것이라는 가설을 세웠습니다. 보다 구체적으로, 우리는 이 실험에서 테스트된 조건에서 개는 가능하면 주로 시력에 의존하지만 어둠 속에서는 성공적으로 다른 감각 양식을 사용하도록 전환할 것이라는 가설을 세웠습니다. 따라서 우리는 그들의 검색 행동이 전체 성공률이 아니라 밝은 조건과 어두운 조건에 따라 다를 것이라고 예측했습니다. 전형적인 개의 차별 능력에 대한 증거(Afenzeller et al. 2017; Milgram et al. 2005)를 바탕으로 우리는 GWL과 T 개 모두 차별 문제를 해결할 것으로 기대했습니다. 그러나 대상의 언어적 라벨이 정신 표현에 어느 정도 영향을 미치는지 명확하지 않기 때문에 두 그룹의 검색 행동이 다를 수 있습니다.

실험 2에서 우리는 GWL 개들의 기존 사물 이름 어휘를 활용하여 목적어 라벨이 다감각 정신 표현의 회상을 이끌어내는지 여부를 조사했습니다. 우리는 사물의 언어적 라벨을 들을 때 GWL 개들이 특정한 다감각적 정신적 표현을 기억하여 그들의 인식 능력이 시각적 정보의 부족에 의해 영향을 받지 않는다는 가설을 세웠습니다. 따라서 우리는 명명된 물체를 검색할 때 밝은 조건과 어두운 조건 간에 성공률이 다르지 않지만 이를 인식하는 데 사용되는 감각 양식은 차이가 있다고 예측했습니다.

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재료 및 방법

실험 1

과목

우리는 14마리의 개를 테스트했는데 그 중 10마리는 전형적인 (T) 가족견(수컷 5마리, 암컷 5마리, 연령=2.8세±1.8)이었고 3마리는 GWL개(수컷 1마리, 암컷 2마리, 연령{11} }.9년±2.8). T 개는 다양한 품종(보더 콜리 5마리, 핀셔 1마리, 래브라도-푸들 크로스 1마리, 잡종 1마리, 오스트레일리안 셰퍼드 1마리, 보더 테리어 1마리)에서 나왔습니다. 그들은 장난감을 회수하려는 동기는 있지만 물체 이름에 대한 지식이나 냄새 감지 경험이 없다는 소유자의 보고에 따라 선정되었습니다. 참가한 GWL 개는 모두 보더 콜리였습니다. 이 개들(Max, Gaia 및 Nalani)은 이전 연구(Fugazza et al. 2021b)에 참여했으며 20개 이상의 개 장난감 이름을 알고 있는 것으로 입증되었습니다(방법 및 결과는 Fugazza et al. 2021b 참조).

절차

위치 헝가리 부다페스트 ELTE 대학교 동물행동학과에서 GWL 개 1마리와 T개 10마리를 테스트했습니다. 개들은 이전에 관련 없는 실험에 참여했기 때문에 이 위치에 익숙했습니다. GWL 개 중 3마리는 실험실에서 사용 가능한 것과 유사한 실험 설정을 사용하여 집(노르웨이의 위스키, 네덜란드의 Nalani, 브라질의 Gaia)에서 테스트되었습니다(아래 설정 섹션 참조).

설정 실험자(E)와 개 주인(O)은 한 방(주인실)에 개와 함께 서 있었고, 장난감은 인접한 방(장난감 방)에 배치되었습니다. 두 방을 연결하는 복도가 있었고 복도의 양쪽 입구에는 무거운 커튼이 걸려 있었습니다. 이 커튼은 주인의 방에서 나오는 빛이 장난감 방으로 들어오는 것을 막았습니다. 장난감 방의 모든 창문은 외부 빛이 방으로 들어오는 것을 방지하기 위해 여러 겹의 어두운 나일론 시트로 덮여 있었습니다(그림 1). 개체 모든 개에 대해 실험 중에 동일한 10개의 익숙하지 않은 개체(개장난감)가 사용되었습니다. 장난감은 모양, 크기, 재료, 색상이 다양했습니다(보충 자료의 그림 1 참조). 각 개에 대해 E는 무작위로 10개의 장난감을 두 세트로 나누고 각 세트에서 무작위로 하나의 장난감을 선택하여 대상 장난감(대상 장난감 1과 2)으로 사용했습니다. 각 세트에 있는 추가 4개의 장난감은 주의를 끄는 개체 역할을 했습니다. 표적 또는 주의를 끄는 개체로 사용할 장난감의 할당은 개들 사이에서 무작위로 이루어졌습니다(한 개에 대한 표적 장난감 역할을 한 장난감이 다른 개에게는 주의를 끄는 역할을 했습니다).

훈련 E는 소유자(대상 장난감1)에게 대상 장난감을 주었다. 그런 다음 O는 개와 함께 놀았고, 때때로 다른 4개의 주의를 끄는 장난감 사이에 배치하고 개가 그것을 되찾을 때 칭찬, 놀이 및/또는 음식으로 보상했습니다. 훈련 시간은 5분에서 10분 사이였습니다. 훈련 절차에 대한 자세한 설명은 부록을 참조하세요.

훈련 후 개는 5-분의 휴식을 취하고 훈련 성공을 평가하기 위해 가벼운 기본 테스트를 계속했습니다(아래 참조). 동일한 대상 장난감이 어두운 조건에서도 사용되었습니다(아래 어두운 조건 참조). 개가 두 조건을 모두 완료한 후 별도의 테스트 상황에서 다른 대상 장난감(장난감 2)을 사용하여 전체 과정을 반복했습니다. 소유자의 가용성에 따라 두 테스트 사이에 1일에서 2주가 경과되었습니다. 각 주제에 대해 장난감은 무작위로 장난감 1, 2 또는 방해 요소 역할을 하도록 지정되었습니다. 전반적으로, 각 개는 밝은 기준선에서 두 번(장난감 1로 한 번, 장난감 2로 한 번), 어두운 조건에서 두 번(장난감 1로 한 번, 장난감 2로 한 번) 테스트를 받았습니다. 장난감 사진은 보충 자료의 그림 1을 참조하세요.

조명 상태

테스트 절차 훈련 단계에서 주의를 산만하게 하는 다른 장난감 4개 사이에 대상 장난감이 놓여 있을 때 개들에게 대상 장난감을 회수하도록 요청했습니다. 장난감은 약 1.5분 직경의 영역으로 바닥에 무작위로 흩어져 있었습니다. 각 실험에서 O는 개에게 목표 장난감을 가져오라고 요청했습니다(예: "가서 가져와!"). 테스트는 10번의 시도로 구성되었습니다. 모든 성공적인 시도 후에 개는 회수된 장난감을 가지고 놀고 칭찬 및/또는 음식을 먹음으로써 보상을 받았고 E는 장난감을 장난감 방으로 가져가 바닥에 있는 모든 장난감을 보여주었습니다. 만약 개가 잘못된 선택을 했다면 O는 개에게 보상을 하지 않고 되찾은 장난감을 E에게 돌려주었고 E는 위에서 설명한 절차를 반복했습니다. 개가 7/10번의 시도에서 올바른 장난감을 찾는 데 실패하면 다른 대상 장난감을 사용하여 사전 훈련 단계를 반복했습니다.

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어두운 상태

설정 및 테스트 절차 테스트 설정 및 절차는 조명 기준선과 동일했지만 복도와 장난감 방의 조명은 꺼졌습니다. 개가 한 방에서 다른 방으로 지나갈 때, 방 입구에 걸려 있는 커튼이 빛의 투과를 막았습니다. Luxmeter(VOLTCRAFT MS-1300®)를 사용하여 측정한 결과 장난감 방이 완전한 암흑(lux{1}})임을 확인했습니다.

데이터 수집

테스트는 적외선 비디오 카메라(Sony® Exmor R Balanced Optical Steady Shot 30X)를 사용하여 녹화되었습니다. 영상은 Solomon Coder 베타 19.08.02(Copyright © 2010 András Péter; http://solomoncoder.com, Eötvös Loránd University, 부다페스트, 헝가리)를 사용하여 코딩되었습니다. Thedogs의 올바른 개체 선택 또는 잘못된 개체 선택은 모든 시도에 대해 표시되었습니다. 또한, 장난감방에 있는 개들의 행동도 코딩되었습니다. 행동 코딩에는 시간이 많이 걸리기 때문에 각 개에 대해 다음 행동 변수를 사용하여 각 조건의 첫 번째와 마지막 세 번의 시도를 코딩했습니다(보충 비디오 참조).

개체 선택 우리는 개가 입에 물고 장난감 방을 나갈 때 장난감을 선택하는 것을 고려했습니다. 우리는 이것을 이진 변수로 코딩했습니다: 1=개가 올바른 개체를 선택했습니다. 0=개가 올바른 개체를 선택하지 않았습니다.

개는 머리를 바닥 쪽으로 향하게 하고 머리를 견갑골 이하와 일직선으로 들고 있습니다. 개가 장난감을 집거나 머리를 견갑골보다 높게 올리거나 바닥과 장난감 쪽으로 향하는 것을 멈춘 경우, 이 행동은 개가 위에서 설명한 검색 위치를 다시 시작할 때까지 중단되었습니다. 우리는 이 행동의 지속 시간을 측정했습니다.

스니핑(Sniffing) 개의 킁킁거리는 행동은 코더가 개가 콧구멍으로 숨을 들이마시는 소리를 들을 때마다 코딩되었습니다. 이 행동은 개가 검색 행동에도 참여했을 때만 코딩되었습니다. 이 행동에 대해 빈도와 지속 시간을 측정했습니다.

직선 접근 개는 장난감 방에 들어가서 장난감을 집어들 때까지 머리를 옆으로 돌리지 않고 직선으로 장난감을 향해 움직였습니다. 우리는 직선 접근 빈도를 측정했습니다.

물건 집기 개는 입으로 물건을 집었습니다. 개가 장난감 방에 들어간 순간부터 물건을 집는 데 걸리는 시간을 측정했습니다. 개가 장난감을 떨어뜨리고 계속 탐색하지 않는 한, 물건을 집는 것도 탐색 행동의 종료를 의미합니다.

입으로 말하기 개가 장난감을 씹거나 흔들었습니다. 우리는 입의 지속 시간을 측정했습니다. 이 변수는 촉각 및 미각 감각의 사용을 나타내는 것으로 포함되었습니다.

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데이터의 20%는 평가자 간 합의를 결정하기 위해 독립 코더에 의해 코딩되었습니다.

데이터 분석

행동 분석을 위해 우리는 객체 선택과 직선 접근 방식을 별도의 이진 반응(예: {{0}}올바른 선택 또는 직선 접근 방식, 0=잘못된 선택 또는 직선이 아닌 접근 방식)으로 코딩했습니다. 지속 시간과 대기 시간은 초 단위로 측정되었습니다. 통계 분석은 Renvironment(R Core Team 2019)에서 수행되었습니다. 물체를 집는 데 걸리는 대기 시간은 CMM(Cox Mixed Models)에서 분석되었습니다. 실험 1에서 올바른 선택(이진 반응)의 확률은 선택할 수 있는 장난감이 항상 5개였기 때문에 확률 수준을 0.2로 설정하여 이항 테스트를 사용하여 분석되었습니다. 위에 설명된 다른 모든 행동 반응에 대한 후속 분석에는 처음 3개와 마지막 3개가 포함되었습니다. 시련. Cronbach의 알파는 두 개의 독립적인 코더의 관찰자 간 신뢰성을 평가하는 데 사용되었습니다(DeVellis 1991). 행동 반응은 별도의 선형 혼합 모델(LMM, 기간 및 빈도에 대해, Pinheiro et al. 2019)과 이항 일반화 선형 혼합 모델(GLMM, 이진 반응에 대해, Bates et al. 2014)에서 분석되었습니다. 초기 모델에는 '시험'(6개 수준의 요인: 1-3 및 8-10)과 '개그룹'(2개 수준의 요인: T 및 GWL 개)이 포함되었습니다. 첫 번째와 마지막 시도 사이에 차이가 없었고 두 개 그룹은 어떤 반응변수("결과" 참조)에서도 차이가 없었으므로 두 설명변수 모두 최종 모델에서 제외되었습니다. GLMM에는 조건(밝음 또는 어둠)과 장난감(1 및 2)이 설명 변수로 포함되었습니다. 마지막으로 개 이름이 모델의 무작위 효과로 사용되었습니다.

결과

Inter‑rater agreement was excellent for all the variables (Cronbach's alpha, all variables>0.9)

한 마리의 T 개(스카치)를 제외한 모든 개는 첫 번째 시도 후 빛 기준선 테스트(7/10 올바른 시도)에서 우선순위 기준에 도달했습니다. Scotch는 훈련과 새로운 물체를 이용한 테스트를 반복한 끝에 성공했습니다(이항 테스트, p<0.05, Table S1 in the Supplementary material). All dogs were individually successful well above chance level (binomial tests, all p<0.05, Table S1 in the supp. mat.) in both light baseline and dark conditions, with both toys 1 and 2 (Fig. 2a).

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개들의 성공률은 항상 확률보다 높았습니다(z=7.899,p<0.001) and there was no difference between the two groups (χ2=0.701, df=1, p =0.791). GWL and T dogs did not differ significantly in their behavioral response between the beginning (first 3 trials) and the end (last 3 trials) of the test (χ2=4.616, df=5, p =0.465). In addition, the two groups did not differ in any of the other response variables (LRT of dog group, LMM of frequency of sniffing: χ2=0.051, df=1, p=0.820; GLMM of frequency of straight approach: χ2=0.074, df=1, p=0.785; CMM of latency to pick up the toy: χ2=1.33, df=1, p=0.249; LMM of duration of sniffing χ2=0.923, df=1, p=0.337, searching χ2=0.359, df=1, p=0.549; and mouthing χ2=0.262, df=1, p=0.608), hence we analyzed results of all dogs together, irrespective of dog type. Accuracy in choosing the target toy was not influenced by the condition (χ2=0.239, p=0.625). There was an order effect related to the success rate: dogs showed a higher success rate with Toy 2 – i.e., the toy used in the second instance (χ2=5.473, df=1, p=0.01). Although, there was never a significant difference between toy 1 and toy 2 about the other behavioral variables (all p-values>0.05). 따라서 우리는 모델에서 이 변수도 삭제했습니다.

개가 검색에 더 많은 시간을 소비하는 등 조건 간에 상당한 차이가 있었습니다(χ2=122.92, df=1,p<0.001; Fig. 2b) and longer latency to pick up the toy in the dark (χ2=53.393, df=1, p<0.001). The duration of mouthing did not differ between conditions (χ2=1.653, df=1, p=0.197). The condition also affected the frequency of the straight approach, which never occurred in the dark (χ2=75.394, df=1, p<0.001).

냄새를 맡는 데 소요되는 시간의 비율은 조건에 따라 다르며, 개는 어둠 속에서 탐색하는 동안 냄새를 맡는 데 더 많은 시간을 소비합니다(χ2=18.989, df=1,p<0.001; Fig. 2c).

실험 2

과목

실험 1에서 테스트한 3마리의 GWL 개와 추가 암컷 보더콜리(위스키, 4.4세)도 이 실험에서 테스트했습니다.

절차
위치 및 설정 위치 및 설정은 실험 1에 대해 설명한 것과 같습니다.

개체 GWL 개 각각은 친숙하고 이름이 붙은 개 장난감 모음을 소유했습니다. Fugazza et al.에 의해 4마리의 개가 이러한 물체 이름을 알고 있음이 확인되었습니다. (2021b). 각 개에 대해 이 장난감 중 20개를 무작위로 선택하여 직경 약 3m의 표면적 바닥에 흩뿌렸습니다.