Multisensorische mentale Repräsentation von Objekten bei typischen und begabten Wortlernhunden

Abstrakt

Über die Fähigkeit von Hunden (Canis Familiaris), Informationen zu integrieren, die durch verschiedene sensorische Modalitäten bei Objektunterscheidungs- und Erkennungsaufgaben gewonnen werden, wurde nur wenig Forschung durchgeführt. Ein solcher Prozess würde auf die Bildung multisensorischer mentaler Repräsentationen hinweisen. In Experiment 1 haben wir die Fähigkeit von 3 Hunden mit begabtem Wortlernsinn (GWL), die die verbalen Bezeichnungen von Spielzeugen schnell lernen können, und von 10 Hunden mit typischem Wortcharakter (T) getestet, ein Objekt, das kürzlich mit einer Belohnung in Verbindung gebracht wurde, von ablenkenden Objekten unter Lichteinfall zu unterscheiden dunkle Bedingungen.

Multisensorische mentale Repräsentation ist eine kognitive Methode, die sensorische Stimulation verarbeitet, um die Wahrnehmung und Wahrnehmung von Dingen zu formen. Diese Art der Erkenntnis kann den Menschen nicht nur dabei helfen, Dinge besser zu verstehen und sich daran zu erinnern, sondern auch die Lern- und Arbeitseffizienz der Menschen verbessern, sodass wir uns schneller an die Umgebung anpassen können.

Untersuchungen zeigen, dass die multisensorische mentale Repräsentation eine sehr wichtige Rolle beim Gedächtnis und Lernen spielt. Wir können Dinge über verschiedene Sinneskanäle wie Sehen, Geräusche, Berührungen usw. lernen und uns daran erinnern, sodass wir Dinge in verschiedenen Situationen besser verstehen und uns daran erinnern können. Wenn wir beispielsweise ein neues Wort lernen, können wir das Lernen und die Erinnerung an das Wort über mehrere Sinneskanäle vertiefen, z. B. durch das Lesen von Büchern, das Anhören von CDs oder das Schreiben von Notizen. Dies verbessert nicht nur die Gedächtnisleistung, sondern hilft Ihnen auch dabei, die Bedeutung und Verwendung des Wortes in verschiedenen Situationen besser zu verstehen und zu beherrschen.

Darüber hinaus kann uns die multisensorische mentale Repräsentation auch dabei helfen, den Gedächtnismechanismus des Gehirns besser zu nutzen. Unser Gehirn verarbeitet und speichert sensorische Signale über verschiedene Nervenbahnen und hilft uns so, Erinnerungen besser zu behalten und abzurufen. Wenn Sie zum Beispiel lernen, indem Sie beim Lernen Diagramme betrachten, Tonaufnahmen anhören und sich Notizen machen, werden diese Sinnesinformationen separat in Ihrem Gehirn gespeichert und bilden ein vollständiges Gedächtnisbild. Auf diese Weise kann Ihr Gehirn die Informationen schnell wieder zusammensetzen, wenn Sie diese Informationen abrufen und verwenden müssen, damit Sie Aufgaben schneller erledigen und Probleme schneller lösen können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die multisensorische mentale Repräsentation eine sehr wichtige Rolle für unser Gedächtnis und Lernen spielt. Die Nutzung mehrerer Sinneskanäle zur Vertiefung unseres Verständnisses und unserer Erinnerung an Dinge kann unsere Arbeitseffizienz und Lebensqualität erheblich verbessern. Deshalb sollten wir aktiv mehrere Sinneswege zum Lernen und Erinnern nutzen, das Potenzial unseres Gehirns maximieren und uns intelligenter, flexibler und selbstbewusster machen. Es ist ersichtlich, dass wir das Gedächtnis verbessern müssen, und Cistanche deserticola kann das Gedächtnis erheblich verbessern, da Cistanche deserticola auch das Gleichgewicht von Neurotransmittern regulieren kann, beispielsweise durch die Erhöhung des Acetylcholin- und Wachstumsfaktorspiegels. Diese Stoffe sind sehr wichtig für das Gedächtnis und das Lernen. Darüber hinaus kann Fleisch auch die Durchblutung verbessern und die Sauerstoffversorgung fördern, wodurch sichergestellt werden kann, dass das Gehirn ausreichend Nährstoffe und Energie erhält, wodurch die Vitalität und Ausdauer des Gehirns verbessert werden.

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Während sich die Erfolgsquote zwischen den beiden Gruppen und Bedingungen nicht unterschied, zeigte eine detaillierte Verhaltensanalyse, dass alle Hunde länger suchten und mehr im Dunkeln schnüffelten. Dies deutet darauf hin, dass sich Hunde, wenn möglich, hauptsächlich auf das Sehvermögen verließen und bei der Suche im Dunkeln nur andere Sinnesmodalitäten, einschließlich des Geruchssinns, nutzten. In Experiment 2 untersuchten wir, ob bei den GWL-Hunden (N = 4) das Hören der verbalen Bezeichnungen des Objekts die Erinnerung an eine multisensorische mentale Repräsentation aktiviert.

Dazu haben wir ihre Fähigkeit getestet, Objekte anhand ihrer Namen unter dunklen und hellen Bedingungen zu erkennen. Ihre Erfolgsquote unterschied sich zwischen den beiden Bedingungen nicht, das Suchverhalten der Hunde hingegen schon, was auf einen flexiblen Einsatz verschiedener Sinnesmodalitäten hindeutet. Über die kognitiven Mechanismen, die an der Fähigkeit von GWL-Hunden beteiligt sind, markierte Objekte zu erkennen, ist wenig bekannt. Diese Ergebnisse liefern den ersten Beweis dafür, dass verbale Bezeichnungen bei GWL-Hunden eine multisensorische mentale Repräsentation der Objekte hervorrufen.

Schlüsselwörter

Objektunterscheidung · Mentale Repräsentation von Objekten · Objekterkennung · Olfaktion · Sinnesmodalitäten · Sehen.

Einführung

Suchaufgaben, bei denen man aufgefordert wird, einen bestimmten Reiz zu finden, können auf Diskriminierung oder Anerkennung beruhen. Von Diskriminierung spricht man, wenn eine Person den Unterschied zwischen zwei (oder mehr) Reizen/Objekten wahrnimmt und erwartet, dass diese zu unterschiedlichen Ergebnissen führen (Blair et al. 2003). Die Erkennung erfolgt, wenn der Proband einen Reiz als einen Reiz identifiziert, dem er/sie zuvor begegnet ist (Akkerman et al.2012). Aktuelle Studien haben bestätigt, dass Hunde beispielsweise zwischen visuellen Bildern (Range et al. 2008), Bildern von Hunden anderer Tierarten (Autier-Dérianet al. 2013), menschlichen Stimmen (Gábor et al. 2019) und anderen unterscheiden können olfaktorische Reize (Pinc et al. 2011).

Bei menschlichen Säuglingen entwickelt sich die visuelle Objektunterscheidung früher als die Objekterkennung, und es wird angenommen, dass diese beiden Prozesse unterschiedliche neuronale Schaltkreise involvieren (Overman et al. 1992). Die Leistung sowohl menschlicher Säuglinge (Overman et al. 1992) als auch von Hunden (Milgram et al. 1994) bei Tests zur Objektunterscheidung und -erkennung lässt darauf schließen, dass es sich bei letzterem um eine komplexere Aufgabe handelt. Darüber hinaus benötigen Hunde beim Lösen von Objekterkennungsaufgaben eine große Anzahl von Versuchen, um vorgegebene Lernkriterien zu erreichen (Milgram et al.1994).

Kognitiven Computertheorien zufolge werden Wahrnehmungsinformationen im Geist verarbeitet, um mentale Darstellungen der Umwelt zu bilden (Sternberg 2009). Beim Menschen werden die aus verschiedenen Wahrnehmungsmodalitäten gewonnenen Informationen integriert, was zur Bildung einer multisensorischen mentalen Repräsentation führt (Lacey et al. 2007). Bei Hunden haben Studien gezeigt, dass ähnliche Modalitäten zur Entwicklung einer multisensorischen Darstellung sozialer Reize eingesetzt werden. Adachi et al. (2007) argumentierten, dass Hunde eine multisensorische Repräsentation ihrer Besitzer bilden. Sie fanden heraus, dass Hunde, die unter Verletzung des Erwartungsparadigmas getestet wurden, länger aussahen, wenn das präsentierte Gesicht nicht mit der abgespielten Audioaufnahme übereinstimmte. In einer anderen Studie wurden Hunde mit Frauen und Männern konfrontiert, während sie einer Aufnahme einer menschlichen Stimme lauschten. Hunde, die mit beiden Geschlechtern lebten, schauten länger auf die Person, deren Geschlecht mit der abgespielten Aufnahme übereinstimmte (Ratcliffeet al. 2014).

Studien zu den sensorischen Modalitäten, die Hunde bei Suchaufgaben nutzen, ergaben, dass Hunde dazu neigten, sich auf visuelle Informationen (Bräuer und Belger 2018) oder eine Kombination aus Sehen und Riechen zu verlassen, um ihr Ziel zu finden (Polgár et al.2015). Kaminski et al. (2009) fanden heraus, dass sich einige Hunde bei der Objekterkennungsaufgabe ausschließlich auf visuelle Informationen verlassen konnten, da sie Objekte anhand von Bildern identifizierten. Sprengstoffspürhunde waren in der Lage, ihr Ziel in völliger Dunkelheit zu finden und zeigten, dass sie zwischen Reizen unterscheiden konnten, indem sie sich nur auf olfaktorische Hinweise verließen (Gazit und Terkel 2003). Darüber hinaus gibt es Hinweise darauf, dass Hunde taktile Informationen zur Kategorisierung von Objekten nutzen können (van der Zee et al. 2012). Insgesamt untersuchen jedoch nur wenige Studien die Fähigkeiten von Hunden, andere Sinnesmodalitäten als Sehen und Riechen zu nutzen (Bálint et al. 2020).

Nur wenige Hunde verfügen über die seltene Fähigkeit, Objekte anhand ihrer verbalen Bezeichnungen zu identifizieren (Kaminski et al. 2004; Pilley und Reid 2011; Fugazza et al. 2021a, b). Wir haben diese Hunde als GWL-Hunde (Gifted Word Learner) bezeichnet (Fugazza et al. 2021b). Die Identifizierung von Objekten anhand ihrer verbalen Bezeichnungen kann als spezifischer Fall der Objekterkennung angesehen werden. Genau wie Menschen erkennen GWL-Hunde nicht nur die gekennzeichneten Objekte – oder Objektkategorien (Fugazza und Miklosi 2020) – als Reize, denen sie bereits begegnet sind, sondern sie identifizieren sie anhand ihrer verbalen Bezeichnungen auch unter anderen ähnlich bekannten Objekten mit Namen. Es ist nicht bekannt, ob der extreme Unterschied zwischen typischen Hunden (im Folgenden T-Hunde), denen diese Fähigkeit fehlt, und GWL-Hunden auf Unterschiede in der Fähigkeit zurückzuführen ist, Objekte zu unterscheiden und/oder zu erkennen, oder ob er auf Einschränkungen im Zusammenhang mit der Zuordnung von Etiketten zu Objekten zurückzuführen ist (Ramos und Mills 2019). ).

Der Spracherwerb ist für die Bildung einer modalübergreifenden mentalen Repräsentation von Objekten nicht von grundlegender Bedeutung, jedoch könnte die Vertrautheit mit den verbalen Bezeichnungen von Objekten den Prozess erleichtern (Lacey et al. 2007). Daher untersuchten wir in Experiment 1 die Fähigkeit und sensorischen Modalitäten, die T- und GWL-Hunde nutzen, um Objekte, die kürzlich mit einer Belohnung in Verbindung gebracht wurden, von Ablenkern zu unterscheiden, und zwar unter hellen und dunklen Bedingungen.

Frühere Studien haben gezeigt, dass Hunde multisensorische mentale Repräsentationen sozialer Reize bilden und dass sie sich bei Suchaufgaben mangels spezifischer Ausbildung dazu neigen, sich auf das Sehen oder Sehen und Riechen zu verlassen. Wir stellten daher die Hypothese auf, dass sich die Hunde abhängig von den Umgebungseinschränkungen auf unterschiedliche Sinnesmodalitäten verlassen und die in diesem Test verwendeten Objekte erfolgreich unterscheiden können. Genauer gesagt stellten wir die Hypothese auf, dass sich Hunde unter den in diesem Experiment getesteten Bedingungen nach Möglichkeit hauptsächlich auf das Sehvermögen verlassen, im Dunkeln jedoch erfolgreich auf andere Sinnesmodalitäten umsteigen. Daher haben wir vorhergesagt, dass sich ihr Suchverhalten, aber nicht ihre Gesamterfolgsquote, zwischen hellen und dunklen Bedingungen unterscheiden würde. Basierend auf den Beweisen für die Unterscheidungsfähigkeit typischer Hunde (Afenzeller et al. 2017; Milgram et al. 2005) erwarteten wir, dass sowohl GWL- als auch T-Hunde die Unterscheidungsaufgabe lösen würden. Da jedoch nicht klar ist, inwieweit die verbalen Bezeichnungen der Objekte ihre mentalen Repräsentationen beeinflussen, könnten sich die beiden Gruppen in ihrem Suchverhalten unterscheiden.

In Experiment 2 nutzten wir das bereits vorhandene Vokabular von Objektnamen der GWL-Hunde, um zu untersuchen, ob die verbale Bezeichnung des Objekts die Erinnerung an eine multisensorische mentale Repräsentation hervorruft. Wir stellten die Hypothese auf, dass sich die GWL-Hunde beim Hören der verbalen Bezeichnung eines Objekts an eine bestimmte multisensorische mentale Repräsentation erinnern, sodass ihre Erkennungsfähigkeit nicht durch den Mangel an visuellen Informationen beeinträchtigt wird. Daher haben wir vorhergesagt, dass sich ihre Erfolgsquote bei der Suche nach einem benannten Objekt zwischen hellen und dunklen Bedingungen nicht unterscheidet, während dies bei den sensorischen Modalitäten, die zur Erkennung des Objekts verwendet werden, der Fall ist.

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Materialen und Methoden

Experimentieren 1

Fächer

Wir haben 14 Hunde getestet, davon 10 typische (T)-Familienhunde (5 Rüden, 5 Hündinnen, Alter=2,8 Jahre ±1,8) und 3 GWL-Hunde (1 Rüde, 2 Weibchen, Alter{{11}) },9 Jahre±2,8). Die T-Hunde stammten von verschiedenen Rassen (5 Border Collies, 1 Pinscher, 1 Labrador-Pudel-Mischung, 1 Mischling, 1 Australian Shepherd und 1 Border Terrier). Sie wurden auf der Grundlage der Berichte ihrer Besitzer ausgewählt, dass sie motiviert waren, Spielzeuge zu bergen, aber keine Kenntnis von Objektnamen oder Erfahrung in der Geruchserkennung hatten. Die teilnehmenden GWL-Hunde waren allesamt Border Collies. Diese Hunde (Max, Gaia und Nalani) hatten an einer früheren Studie teilgenommen (Fugazza et al. 2021b) und wiesen nach, dass sie die Namen von mehr als 20 Hundespielzeugen kannten (zu den Methoden und Ergebnissen siehe Fugazza et al. 2021b).

Verfahren

Standort: Ein GWL-Hund und zehn T-Hunde wurden in der Abteilung für Ethologie der ELTE-Universität in Budapest, Ungarn, getestet. Den Hunden war dieser Ort bekannt, da sie an früheren, unabhängigen Experimenten teilgenommen hatten. Drei der GWL-Hunde wurden bei sich zu Hause getestet (Whisky in Norwegen, Nalani in den Niederlanden und Gaia in Brasilien) unter Verwendung eines Versuchsaufbaus, der dem im Labor verfügbaren ähnelte (siehe Abschnitt zum Aufbau unten).

Aufbau Der Experimentator (E) und der Hundebesitzer (O) standen mit dem Hund in einem Raum (Besitzerzimmer), während die Spielzeuge in einem angrenzenden Raum (Spielzeugzimmer) platziert wurden. Ein Korridor verband die beiden Räume und in beiden Öffnungen des Korridors hingen schwere Vorhänge. Diese Vorhänge verhinderten, dass Licht aus dem Zimmer des Besitzers in das Spielzeugzimmer eindrang. Alle Fenster im Spielzeugzimmer waren mit mehreren Lagen dunkler Nylonfolien abgedeckt, um zu verhindern, dass von außen Licht in den Raum eindringt (Abb. 1). Objekte Für alle Hunde wurden während des Experiments die gleichen 10 unbekannten Objekte (Hundespielzeuge) verwendet. Die Spielzeuge hatten unterschiedliche Formen, Größen, Materialien und Farben (siehe Abb. 1 im Zusatzmaterial). Für jeden Hund teilte E die 10 Spielzeuge zufällig in zwei Sätze auf und wählte aus jedem Satz zufällig ein Spielzeug aus, das als Zielspielzeug dienen sollte (Zielspielzeug 1 und 2). Die zusätzlichen vier Spielzeuge in jedem Set dienten als Ablenkungsobjekte. Die Zuordnung der Spielzeuge, die als Ziel oder Ablenker dienten, war bei den Hunden zufällig (ein Spielzeug, das einem Hund als Zielspielzeug diente, diente einem anderen Hund als Ablenkungsobjekt).

Training E gab dem Besitzer das Zielspielzeug (Zielspielzeug1). O spielte dann mit dem Hund damit, platzierte es gelegentlich zwischen den vier anderen Ablenkungsspielzeugen und belohnte den Hund mit Lob, Spiel und/oder Futter, wenn er es zurückholte. Die Trainingsdauer betrug zwischen 5 und 10 Minuten. Eine detaillierte Beschreibung des Trainingsablaufs finden Sie in den Anhängen.

Nach dem Training erhielt der Hund eine 5-minütige Pause und fuhr mit dem leichten Basistest fort, um den Trainingserfolg zu beurteilen (siehe unten). Das gleiche Zielspielzeug wurde auch im dunklen Zustand verwendet (siehe dunkler Zustand unten). Nachdem der Hund bei einem separaten Testvorgang beide Bedingungen erfüllt hatte, wurde der gesamte Vorgang mit einem anderen Zielspielzeug (Spielzeug 2) wiederholt. Zwischen den beiden Testterminen vergingen je nach Verfügbarkeit der Eigentümer ein Tag bis zwei Wochen. Für jedes Subjekt wurden die Spielzeuge nach dem Zufallsprinzip als Spielzeug 1, 2 oder als Ablenker verwendet. Insgesamt wurde jeder Hund zweimal im hellen Grundzustand (einmal mit Spielzeug 1 und einmal mit Spielzeug 2) und zweimal im dunklen Zustand (einmal mit Spielzeug 1 und einmal mit Spielzeug 2) getestet. Bilder der Spielzeuge finden Sie in Abb. 1 im Zusatzmaterial.

Leichter Zustand

Testverfahren Die Hunde wurden gebeten, das Zielspielzeug zurückzuholen, wenn es zwischen vier anderen Spielzeugen platziert wurde, die während der Trainingsphase als Ablenkungen verwendet wurden. Die Spielzeuge waren zufällig in einem Bereich von etwa 1,5 Minuten Durchmesser auf dem Boden verstreut. Bei jedem Versuch forderte O den Hund auf, das Zielspielzeug zu holen (z. B. „Geh und hol es dir!“). Der Test bestand aus 10 Versuchen. Nach jedem erfolgreichen Versuch wurde der Hund durch Spielen mit dem gefundenen Spielzeug, Lob und/oder Futter belohnt, dann brachte E das Spielzeug zurück in den Spielzeugraum und zeigte alle Spielzeuge auf dem Boden. Wenn der Hund eine falsche Wahl traf, belohnte O den Hund nicht und gab das gefundene Spielzeug an E zurück, der den oben beschriebenen Vorgang wiederholte. Wenn es dem Hund in 7/10 Versuchen nicht gelang, das richtige Spielzeug zu finden, wiederholte er die Vortrainingsphase mit einem anderen Zielspielzeug.

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Dunkler Zustand

Aufbau und Testverfahren Der Testaufbau und das Verfahren waren identisch mit der Lichtbasislinie, aber die Lichter im Flur und im Spielzeugzimmer waren ausgeschaltet. Wenn der Hund von einem Zimmer zum anderen ging, verhinderten die Vorhänge an den Eingängen des Zimmers den Lichtdurchgang. Mit dem Luxmeter (VOLTCRAFT MS-1300®) durchgeführte Lichtmessungen bestätigten, dass im Spielzeugzimmer völlige Dunkelheit (Lux=0) herrschte.

Datensammlung

Die Tests wurden mit einer Infrarot-Videokamera (Sony® Exmor R Balanced Optical Steady Shot 30X) aufgezeichnet. Das Filmmaterial wurde mit Solomon Coder Beta 19.08.02 codiert (Copyright © 2010 András Péter; http://solomoncoder.com, Eötvös Loránd University, Budapest, Ungarn). Die richtigen oder falschen Objektwahlen der Hunde wurden in allen Versuchen markiert. Darüber hinaus wurde das Verhalten der Hunde im Spielzeugraum kodiert. Da die Verhaltenskodierung zeitaufwändig war, kodierten wir für jeden Hund die ersten und die letzten drei Versuche jeder Erkrankung unter Verwendung der folgenden Verhaltensvariablen (siehe auch Zusatzvideo).

Objektauswahl Wir betrachteten ein Spielzeug, das der Hund auswählen sollte, wenn er das Spielzeugzimmer mit dem Maul verließ. Wir haben dies als binäre Variable codiert: 1=der Hund hat das richtige Objekt ausgewählt; 0=Der Hund hat nicht das richtige Objekt ausgewählt.

Suche Der Hund richtete seinen Kopf auf den Boden und trug den Kopf auf einer Linie mit den Schulterblättern oder tiefer. Wenn der Hund ein Spielzeug aufhob, den Kopf höher als die Schulterblätter hob oder aufhörte, sich auf den Boden und die Spielzeuge auszurichten, wurde die Messung durchgeführt Dieses Verhalten wurde unterbrochen, bis der Hund die oben beschriebene Suchposition wieder einnahm. Wir haben die Dauer dieses Verhaltens gemessen.

Schnüffeln Das Schnüffelverhalten des Hundes wurde jedes Mal kodiert, wenn die Kodierer das Geräusch des durch die Nase einatmenden Hundes hörten. Dieses Verhalten wurde nur dann kodiert, wenn der Hund auch Suchverhalten ausübte. Für dieses Verhalten haben wir die Häufigkeit und Dauer gemessen.

Gerader Ansatz Der Hund betrat das Spielzeugzimmer und bewegte sich in einer geraden Linie auf ein Spielzeug zu, ohne den Kopf seitlich abzulenken, bis er das Spielzeug aufhob. Wir haben die Häufigkeit gerader Anflüge gemessen.

Einen Gegenstand aufheben Der Hund hat einen Gegenstand mit dem Maul aufgenommen. Wir haben die Latenz zum Aufheben des Objekts von dem Moment an gemessen, in dem der Hund das Spielzeugzimmer betrat. Das Aufheben eines Gegenstands markierte auch das Ende des Suchverhaltens, es sei denn, der Hund ließ das Spielzeug fallen und suchte weiter.

Maulen Der Hund kaute ein Spielzeug oder schüttelte es. Wir haben die Dauer des Mundes gemessen. Diese Variable wurde als Hinweis auf die Nutzung der Tast- und Geschmackssinne einbezogen.

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Zwanzig Prozent der Daten wurden von einem unabhängigen Kodierer kodiert, um die Übereinstimmung zwischen den Bewertern zu ermitteln.

Datenanalyse

Für die Verhaltensanalyse haben wir die Objektauswahl und den direkten Ansatz als separate binäre Antworten codiert (d. h. {{0}}richtige Wahl oder direkter Ansatz, 0=falsche Wahl oder nicht direkter Ansatz). Die Dauer und Latenzen wurden in Sekunden gemessen. Statistische Analysen wurden im Renvironment durchgeführt (R Core Team 2019). Die Latenz bis zum Aufnehmen eines Objekts wurde in Cox Mixed Models (CMM) analysiert. Die Wahrscheinlichkeit der richtigen Wahl (binäre Reaktion) in Experiment 1 wurde mithilfe eines Binomialtests analysiert, wobei die Chance auf 0,2 festgelegt wurde, da immer 5 Spielzeuge zur Auswahl standen. Die anschließenden Analysen aller anderen oben beschriebenen Verhaltensreaktionen umfassten die ersten drei und die letzten drei Versuche. Cronbachs Alpha wurde verwendet, um die Inter-Beobachter-Zuverlässigkeit der beiden unabhängigen Codierer zu bewerten (DeVellis 1991). Verhaltensreaktionen wurden in separaten linearen gemischten Modellen (LMM, für Dauer und Häufigkeit, Pinheiro et al. 2019) und binomialen generalisierten linearen gemischten Modellen (GLMM, für binäre Reaktionen; Bates et al. 2014) analysiert. Zu den ersten Modellen gehörten „Trial“ (Faktor mit 6 Stufen: 1–3 und 8–10) und „Hundegruppe“ (Faktor mit zwei Stufen: T- und GWL-Hunde). Da zwischen dem ersten und dem letzten Versuch kein Unterschied bestand und sich die beiden Hundegruppen in keiner der Antwortvariablen unterschieden (siehe „Ergebnisse“), wurden beide erklärenden Variablen aus den endgültigen Modellen ausgeschlossen. GLMMs umfassten Zustand (hell oder dunkel) und Spielzeug (1 und 2) als erklärende Variablen. Schließlich wurden die Namen der Hunde als Zufallseffekte im Modell verwendet.

Ergebnisse

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

Alle Hunde, bis auf einen T-Hund (Scotch), erreichten nach dem ersten Versuch das apriorisierte Kriterium im leichten Basistest (7/10 korrekte Versuche). Scotch hatte Erfolg, nachdem er das Training und den Test mit einem neuen Objekt wiederholt hatte (Binomialtest, S<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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Die Erfolgsquote der Hunde lag immer über dem Zufall (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). Daher haben wir auch diese Variable aus dem Modell verworfen.

Es gab einen signifikanten Unterschied zwischen den Bedingungen, wobei Hunde mehr Zeit mit der Suche verbrachten (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).

Der Anteil der Suchzeit, die mit dem Schnüffeln verbracht wurde, war je nach den Bedingungen unterschiedlich, wobei die Hunde mehr Zeit mit dem Schnüffeln verbrachten, während sie im Dunkeln suchten (χ2=18.989, df=1,p<0.001; Fig. 2c).