The relevance of a right scale for sampling when studying high-resolution behavioral dynamics

Autores
Barberis, Lucas; Simian, Catalina; Marin, Raúl Héctor; Kembro, Jackelyn Melissa
Año de publicación
2023
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Barberis, Lucas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía Física y Computación; Argentina.
Fil: Barberis, Lucas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.
Fil: Simian, Catalina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Simian, Catalina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Diversidad y Ecología Animal. Laboratorio de Biología Reproductiva y Evolución; Argentina.
Fil: Marin, Raúl Héctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedra de Química Biológica; Argentina.
Fil: Marin, Raúl Héctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Ciencia y Tecnología de los Alimentos; Argentina.
Fil: Marin, Raúl Héctor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.
Fil: Kembro, Jackelyn Melissa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedra de Química Biológica; Argentina.
Fil: Kembro, Jackelyn Melissa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Ciencia y Tecnología de los Alimentos; Argentina.
Fil: Kembro, Jackelyn Melissa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.
Many species used in behavioral studies are small vertebrates with high metabolic rates and potentially enhanced temporal resolution of perception. Nevertheless, the selection of an appropriate scales to evaluate behavioral dynamics has received little attention. Herein, we studied the temporal organization of behaviors at fine-grain (i.e. sampling interval ≤1s) to gain insight into dynamics and to rethink how behavioral events are defined. We statistically explored high-resolution Japanese quail (Coturnix japonica) datasets encompassing 17 defined behaviors. We show that for the majority of these behaviors, events last predominately <300ms and can be shorter than 70ms. Insufficient sampling resolution, even in the order of 1s, of behaviors that involve spatial displacement (e.g. walking) yields distorted probability distributions of event durations and overestimation of event durations. Contrarily, behaviors without spatial displacement (e.g. vigilance) maintain non-Gaussian, power-law-type distributions indicative of long-term memory, independently of the sampling resolution evaluated. Since data probability distributions reflect underlying biological processes, our results highlight the importance of quantification of behavioral dynamics based on the temporal scale pertinent to the species, and data distribution. We propose a hierarchical model that links diverse types of behavioral definitions and distributions, and paves the way towards a statistical framework for defining behaviors.
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Fil: Barberis, Lucas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía Física y Computación; Argentina.
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Fil: Kembro, Jackelyn Melissa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
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Herein, we studied the temporal organization of behaviors at fine-grain (i.e. sampling interval ≤1s) to gain insight into dynamics and to rethink how behavioral events are defined. We statistically explored high-resolution Japanese quail (Coturnix japonica) datasets encompassing 17 defined behaviors. We show that for the majority of these behaviors, events last predominately <300ms and can be shorter than 70ms. Insufficient sampling resolution, even in the order of 1s, of behaviors that involve spatial displacement (e.g. walking) yields distorted probability distributions of event durations and overestimation of event durations. Contrarily, behaviors without spatial displacement (e.g. vigilance) maintain non-Gaussian, power-law-type distributions indicative of long-term memory, independently of the sampling resolution evaluated. 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