কমন মারমোসেট পার্ট 2-এ বয়স-সম্পর্কিত শিক্ষা এবং কাজের স্মৃতি দুর্বলতা

সফটওয়্যার

জ্ঞানীয় কাজগুলি অ্যানিমাল বিহেভিয়ার এনভায়রনমেন্ট টেস্ট (ABET) কগনিশন সফ্টওয়্যার (লাফায়েট ইন্সট্রুমেন্ট কোম্পানি) ব্যবহার করে প্রোগ্রাম করা হয়েছিল যা পরীক্ষার সংখ্যা এবং ক্রম, সময়, উদ্দীপনা নির্বাচন এবং প্রদর্শনের অবস্থান, এবং তরল পুরস্কার বিতরণ সহ কাজের সমস্ত দিক নিয়ন্ত্রণ করে।

জীবনযাত্রার মান উন্নয়নের সাথে, আধুনিক সমাজে আরও বেশি সংখ্যক মানুষ তাদের জীবনকে সমৃদ্ধ করার জন্য বিভিন্ন উদ্দীপনা পদ্ধতি বেছে নেয়। এই সিমুলেশন পদ্ধতিগুলির মধ্যে ভ্রমণ, গেমস, খেলাধুলা, সঙ্গীত, ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে৷ এগুলি কেবল মানুষকে খুশি করতে পারে না, তবে এই উদ্দীপনাগুলি মানুষের শরীর এবং মনের উপর কিছু ইতিবাচক প্রভাবও ফেলতে পারে, যার মধ্যে একটি হল স্মৃতিশক্তি বৃদ্ধি করা৷

প্রথমত, উদ্দীপক নির্বাচন মানুষের শেখার আগ্রহ এবং মনোযোগ একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে বাড়াতে পারে। যখন লোকেরা কোন ধরনের উদ্দীপনা অনুভব করে, যেমন একটি নতুন দেশে ভ্রমণ বা একটি নতুন খেলার চেষ্টা করে, তখন তারা তাদের কৌতূহল উন্মুক্ত করবে এবং এই নতুন ক্ষেত্রটি শেখার এবং অন্বেষণে আরও মনোযোগী হবে। এই আরও স্থিতিশীল মনোযোগ লোকেদের নতুন জ্ঞান এবং দক্ষতাকে আরও ভালভাবে আয়ত্ত করতে সাহায্য করতে পারে, যার ফলে স্মৃতিশক্তি এবং শেখার দক্ষতা উন্নত হয়।

দ্বিতীয়ত, উদ্দীপক নির্বাচন মানুষের মস্তিষ্কে নিউরনকে উদ্দীপিত করতে পারে এবং স্মৃতির প্রজন্ম ও দৃঢ়তাকে উন্নীত করতে পারে। যখন মানুষ নতুন কিছু চেষ্টা করে, তখন মস্তিষ্কের নিউরনগুলি ভিন্নভাবে উদ্দীপিত হয়, নিউরনের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াকে উদ্দীপিত করে। এই উদ্দীপনাটি আরও বেশি সিনাপটিক সংযোগকে উৎসাহিত করে এবং বিভিন্ন এলাকার মধ্যে সংযোগ বাড়ায়, লোকেদেরকে বিভিন্ন তথ্য ও অভিজ্ঞতাকে আরও ভালভাবে সঞ্চয় করতে এবং সংহত করতে সাহায্য করে। তাই উদ্দীপক নির্বাচন মানুষের স্মৃতিশক্তি বৃদ্ধিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

অবশেষে, উদ্দীপক নির্বাচন মানুষের শারীরিক স্বাস্থ্য এবং সামাজিক জীবনকেও উন্নীত করতে পারে, যার ফলে পরোক্ষভাবে স্মৃতিশক্তি এবং জ্ঞানীয় ক্ষমতার উন্নতি হয়। উদাহরণ স্বরূপ, বিভিন্ন খেলাধুলায় অংশগ্রহণ শারীরিক স্বাস্থ্যকে উন্নীত করতে পারে এবং শারীরিক সুস্থতা বাড়াতে পারে এবং সেইসঙ্গে মানুষকে পরিষ্কার চিন্তাভাবনা এবং জ্ঞানীয় কার্যাবলী বজায় রাখতে সাহায্য করে। একই সময়ে, লোকেরা আরও বেশি লোককে জানতে এবং ভ্রমণ, খেলাধুলা, সঙ্গীত ইত্যাদিতে তাদের সামাজিক চেনাশোনাগুলিকে প্রসারিত করতে পারে, যা মানুষের মানসিক অবস্থার উন্নতির জন্যও সহায়ক, যার ফলে পরোক্ষভাবে স্মৃতিশক্তি এবং জ্ঞানীয় ক্ষমতা বাড়াতে সাহায্য করে।

সংক্ষেপে, উদ্দীপক নির্বাচন এবং স্মৃতির মধ্যে একটি শক্তিশালী সম্পর্ক রয়েছে। বিভিন্ন উদ্দীপনা পদ্ধতি বেছে নেওয়ার মাধ্যমে, লোকেরা কেবল তাদের জীবনকে সমৃদ্ধ করতে পারে না বরং নতুন জ্ঞান এবং দক্ষতা শিখতে এবং আয়ত্ত করতেও সাহায্য করতে পারে, যার ফলে তাদের স্মৃতিশক্তি এবং জ্ঞানীয় ক্ষমতার উন্নতি হয় এবং আরও ভাল নিজেকে দেখায়। এটা দেখা যায় যে আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে হবে, এবং Cistanche deserticola উল্লেখযোগ্যভাবে স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে পারে, কারণ Cistanche deserticola নিউরোট্রান্সমিটারের ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, যেমন অ্যাসিটাইলকোলিনের মাত্রা বৃদ্ধি এবং বৃদ্ধির কারণ। এই পদার্থগুলি স্মৃতিশক্তি এবং শেখার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এছাড়াও, মাংস রক্ত ​​​​প্রবাহকে উন্নত করতে পারে এবং অক্সিজেন সরবরাহকে উন্নীত করতে পারে, যা নিশ্চিত করতে পারে যে মস্তিষ্ক পর্যাপ্ত পুষ্টি এবং শক্তি পায়, যার ফলে মস্তিষ্কের জীবনীশক্তি এবং সহনশীলতা উন্নত হয়।

স্বল্পমেয়াদী মেমরি উন্নত করতে Know এ ক্লিক করুন

সফ্টওয়্যারটি ট্রায়াল নম্বর, সঠিক এবং ভুল প্রতিক্রিয়া, সঠিক পছন্দের স্ক্রিনে অবস্থান এবং নির্বাচিত অবস্থান এবং প্রতিক্রিয়ার লেটেন্সি সহ টাস্ক পারফরম্যান্সের বিভিন্ন পরিমাপ রেকর্ড করেছে।

সমস্ত কাজের জন্য উদ্দীপনা অন্তর্ভুক্ত সহজ আকার এবং কালো এবং সাদা ক্লিপআর্টিমেজ, 3.5 3.5 সেমি একটি কালো পটভূমিতে প্রদর্শিত (উদ্দীপনার উদাহরণের জন্য ডুমুর 2E, 3A দেখুন)।

পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণ

ম্যাটল্যাব (ম্যাথওয়ার্কস) ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। কোলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষায় স্থির করা হয়েছিল যে ডেটা সাধারণত বিতরণ করা হয়নি, এবং তাই অধ্যয়ন জুড়ে ননপ্যারামেট্রিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়েছিল।

অতএব, স্পিয়ারম্যানের র‌্যাঙ্ক-অর্ডার পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করে পারস্পরিক সম্পর্ক মূল্যায়ন করা হয়েছিল, শেয়ারার রে হেয়ার পরীক্ষাগুলি সময় জুড়ে দ্বি-ফ্যাক্টর মিথস্ক্রিয়া মূল্যায়ন করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল, এবং ফ্রাইডম্যানের নেমেনি পোস্ট-হক পরীক্ষা, বা উইলকক্সন স্বাক্ষরিত-র্যাঙ্ক পরীক্ষাগুলির সাথে ফ্যাক্টর পার্থক্য সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়েছিল।

ফিটটেস্টের x2 গুডনেস ব্যবহার করে পারফরম্যান্সের তুলনা করা হয়েছিল। সুযোগের মাত্রা aMonte Carlo সিমুলেশনের মাধ্যমে নির্ধারণ করা হয়েছিল এবং p, 0.05 কে তাৎপর্যপূর্ণ বলে মনে করা হয়েছিল।

জ্ঞানীয় পরীক্ষা

স্পর্শ প্রশিক্ষণ

গবেষণার শুরুতে মারমোসেটরা জ্ঞানীয় পরীক্ষার জন্য নিষ্পাপ ছিল। অতএব, তরল পুরস্কার অর্জনের জন্য তারা প্রথমে স্ক্রীন স্পর্শ করার জন্য প্রশিক্ষিত হয়েছিল। স্পর্শ প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার তিন ধাপ ছিল। প্রথম পর্যায়ের লক্ষ্যগুলি ছিল টাচ স্ক্রিন স্টেশনে মারমোসেটদের অভ্যাস করা, স্ক্রীন এবং পুরষ্কার সিঙ্কের সাথে শারীরিক ব্যস্ততাকে উত্সাহিত করা এবং স্ক্রীন স্পর্শ করা এবং পুরস্কার বিতরণ করা।

এটি করার জন্য, একটি মিষ্টি পদার্থ (মার্শম্যালো ফ্লাফ) স্ক্রিনে, মাস্কের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য নয়টি অবস্থানের প্রতিটিতে অল্প পরিমাণে প্রয়োগ করা হয়েছিল। প্রশিক্ষণ সেশন শুরু হলে, ফ্লাফের নিচে নয়টি অবস্থানের প্রতিটিতে নীল বর্গাকার টার্গেট স্টিমুলি উপস্থিত হয়েছিল। যখন থার্মোসেটগুলি ফ্লাফ পাওয়ার জন্য স্ক্রীনে স্পর্শ করেছিল তখন একটি স্পর্শ সনাক্ত করা হয়েছিল এবং 0.2 মিলি পুরস্কার স্ক্রিনের নীচের সিঙ্কে বিতরণ করা হয়েছিল। Themarmoset এর আচরণ দূরবর্তীভাবে ইথারনেট-সক্ষম ক্যামেরার মাধ্যমে পর্যবেক্ষণ করা হয়েছিল (RLK16-410B8, Reolink)।

প্রাণীদের শনাক্ত করার জন্য পর্যবেক্ষণ করা হয়েছিল যখন তারা শিখেছিল যে পর্দা স্পর্শ করার ফলে একটি পুরস্কার বিতরণ করা হয়। প্রশিক্ষণের শুরুর দিকে বানররা কেবল তখনই পুরষ্কার গ্রহণ করত যখন তারা সিঙ্কে জমা হতে দেখেছিল। এসোসিয়েশন তৈরি হওয়ার পর, তবে, বানরের আচরণ পরিবর্তিত হয়, এবং প্রতিটি স্ক্রিন স্পর্শ করার সাথে সাথেই, তারা আবার পর্দা স্পর্শ করার আগে সিঙ্ক থেকে পুরষ্কার গ্রহণ করে। এই সমিতিটি প্রতিষ্ঠিত হওয়ার পরে, স্পর্শ প্রশিক্ষণের দ্বিতীয় পর্যায় শুরু হয়।

দ্বিতীয় পর্যায়ের লক্ষ্যগুলি ছিল সম্ভাব্য নয়টি উদ্দীপনা প্রদর্শনের অবস্থানের প্রতিটিতে মার্মোসেট প্রতিক্রিয়া চিহ্নিত করা এবং মারমোসেটগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যে শুধুমাত্র উদ্দীপনা সহ অবস্থানগুলি নির্বাচন করার সময় সম্ভাব্য খেলনা পুরষ্কার পেতে পারে। প্রাথমিকভাবে, নয়টি অবস্থানেরই লক্ষ্য ছিল। প্রায় পাঁচটি দৈনিক প্রশিক্ষণ সেশন জুড়ে বিভ্রান্তি অব্যাহত ছিল, প্রতিটি ট্রায়ালে স্ক্রিনে উপস্থাপিত লক্ষ্য উদ্দীপকের সংখ্যা ধাপে ধাপে নয়টি লক্ষ্য থেকে একটিতে হ্রাস পেয়েছে।

এই পর্যায়ে, ফ্লাফ আর স্ক্রিনে প্রয়োগ করা হয়নি, এবং সঠিক লক্ষ্য নির্বাচনকে 0.2 মিলি পুরষ্কার দেওয়া হয়েছিল৷ প্রতিটি লক্ষ্য উদ্দীপনা এলোমেলোভাবে নির্বাচিত স্থানে স্থাপন করা হয়েছিল। একবার মারমোসেটগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে একটি এলোমেলোভাবে অবস্থান করা লক্ষ্যকে স্পর্শ করলে, স্পর্শ প্রশিক্ষণের তৃতীয় এবং চূড়ান্ত পর্যায় শুরু হয়। তৃতীয় পর্যায়ের লক্ষ্য ছিল প্রতিটি প্রতিক্রিয়ার জন্য অর্জিত পুরষ্কারের পরিমাণ হ্রাস করার সাথে সাথে কাজের সাথে দৃঢ় প্রবৃত্তি বজায় রাখা।

এই তৃতীয় পর্যায়ের প্রতিটি পরীক্ষায়, একটি উদ্দীপনা এলোমেলোভাবে নির্বাচিত স্থানে পর্দায় প্রদর্শিত হয়েছিল। পুরস্কারের ভলিউম {{0}}.2 মিলিপার প্রতিক্রিয়া থেকে 0.05 মিলি প্রতি প্রতিক্রিয়ার চূড়ান্ত ভলিউম থেকে হ্রাস পেয়েছে, ধাপে ধাপে পদ্ধতিতে প্রায় চারটি দৈনিক প্রশিক্ষণ সেশন।

DRST (চিত্র 3A)

বিলম্বিত স্বীকৃতি স্প্যান টাস্ক (DRST) কাজের মেমরি সক্ষমতা পরিমাপ করে। DRST-এর প্রতিটি ট্রায়াল স্ক্রিনের মাঝখানে মারমোসেট টাচিংগা ব্লু বর্গ স্টিমুলাস দ্বারা শুরু হয়েছিল। তারপরে, একটি একক কালো এবং সাদা উদ্দীপক, 400টি চিত্রের একটি সেট থেকে এলোমেলোভাবে আঁকা, নয়টি সম্ভাব্য অবস্থানের মধ্যে একটিতে পর্দায় প্রদর্শিত হয়েছিল, এছাড়াও এলোমেলোভাবে নির্বাচন করা হয়েছিল।

যখন মারমোসেট এই প্রথম উদ্দীপকে স্পর্শ করেছিল, তখন একটি ছোট তরল পুরস্কার বিতরণ করা হয়েছিল। একটি 2-বিলম্বের পরে, যে সময় স্ক্রীনটি ফাঁকা ছিল, দুটি বিকল্প বাধ্যতামূলক পছন্দ উপস্থাপন করা হয়েছিল যার মূল উদ্দীপনাটি তার আসল অবস্থানে উপস্থিত হয়েছিল এবং একটি দ্বিতীয়, অভিনব উদ্দীপনা একটি ভিন্ন ছদ্ম-এলোমেলোভাবে নির্বাচিত স্থানে উপস্থিত হয়েছিল।

যদি মারমোসেট অভিনব বস্তুটি নির্বাচন করে, একটি সঠিক প্রতিক্রিয়া লগ করা হয়েছিল, একটি তরল পুরষ্কার বিতরণ করা হয়েছিল, এবং আরও একটি 2- বিলম্ব হয়েছিল৷ বিলম্বের পরে, প্রথম দুটি উদ্দীপনা তাদের আসল অবস্থানে উপস্থিত হয়েছিল এবং তৃতীয়ত, অভিনব উদ্দীপনাও একটি ছদ্ম-এলোমেলোভাবে নির্বাচিত অবস্থানে উপস্থিত হয়েছিল। মারমোসেটকে আবার পুরস্কৃত করা হয়েছিল উপন্যাসের উদ্দীপকটি বেছে নেওয়ার জন্য। তিনটি উপায়ের একটিতে ট্রায়াল শেষ না হওয়া পর্যন্ত পরবর্তী বিলম্বের পরে অভিনব উদ্দীপনা যোগ করা হয়েছিল: (1) মারমোসেট পরপর নয়টি সঠিক নির্বাচন করেছে; (2) মারমোসেটটি 12-s মধ্যে একটি নির্বাচন করতে ব্যর্থ হয়েছে (যেমন, বাদ দেওয়া হয়েছে); (3) মারমোসেট ভুল প্রতিক্রিয়া তৈরি করেছে (অর্থাৎ, একটি অ-উপন্যাস উদ্দীপনা নির্বাচন করেছে)।

একটি বাদ দেওয়া বা ভুল প্রতিক্রিয়ার ক্ষেত্রে, কোনও পুরষ্কার বিতরণ করা হয়নি এবং একটি নতুন ট্রায়াল শুরু হওয়ার আগে একটি 5- সময়সীমা শুরু হয়েছিল৷ প্রতিটি ট্রায়ালের জন্য, ট্রায়াল সমাপ্ত হওয়ার আগে সঠিকভাবে নির্বাচিত উদ্দীপকের সংখ্যা চূড়ান্ত স্প্যান দৈর্ঘ্য (FSL) হিসাবে রেকর্ড করা হয়েছিল৷ ক্রমাগত কাজের ব্যস্ততাকে উত্সাহিত করার জন্য ট্রায়ালের অসুবিধা বৃদ্ধির সাথে পুরস্কারের পরিমাণ বৃদ্ধি করা হয়েছিল৷

বিশেষভাবে, মার্মোসেটসার্জন করেছে {{0}}৷{4}} যখন একটি উদ্দীপনা স্ক্রিনে ছিল তখন সঠিক প্রতিক্রিয়ার জন্য 5 মিলি পুরষ্কার, যখন দুটি, তিনটি বা চারটি উদ্দীপনা ছিল তখন সঠিক প্রতিক্রিয়ার জন্য 0.1 মিলি পুরষ্কার৷ স্ক্রীন, এবং 0.2 মিলি পুরষ্কার যখন স্ক্রীনে পাঁচ, ছয়, সাত, আট, বা নয়টি উদ্দীপনা ছিল তখন সঠিক প্রতিক্রিয়ার জন্য। স্ক্রিনে অবজেক্টের সংখ্যাকে নিচে ট্রায়াল ডিফিকাল্টি লেভেল (TDLs) হিসেবে উল্লেখ করা হয়েছে।

প্রতিটি মারমোসেট প্রতি সপ্তাহে 2-5 দিন পরীক্ষা করা হয়েছিল, এবং প্রতিটি পরীক্ষার অধিবেশন 3 ঘন্টা পরে, বা মারমোসেট 20 মিলি পুরষ্কার অর্জন করার পরে, যেটি প্রথমে আসে তা শেষ করা হয়েছিল।

প্রতিক্রিয়া সময় টাস্ক (চিত্র 7A)

রিঅ্যাকশন টাইম টাস্ক (RTT) মারমোসেটের কাছে পৌঁছাতে এবং স্ক্রীন স্পর্শ করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় পরিমাপ করে। এটি কাজের মেমরি টাস্ক (DRST) এর কার্যকারিতার বয়স-সম্পর্কিত পরিবর্তন থেকে অজ্ঞানমূলক মোটর গতিতে বয়স-সম্পর্কিত পরিবর্তনগুলিকে আলাদা করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। আরটিটি-এর প্রতিটি ট্রায়াল মারমোসেট স্ক্রিনের মাঝখানে একটি সবুজ বর্গাকার উদ্দীপনা স্পর্শ করে শুরু হয়েছিল।

তারপরে, ছদ্ম-এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া নয়টি অবস্থানের একটিতে একটি লক্ষ্য উপস্থিত হয়েছিল। যখন মারমোসেট লক্ষ্যকে স্পর্শ করেছিল, তখন একটি 0৷{2}}মিলি তরল পুরস্কারের আকাঙ্ক্ষা হয়েছিল, এবং মারমোসেট দ্বারা লক্ষ্যমাত্রা শুরু এবং নির্বাচনের মধ্যে অতিবাহিত সময়ের পরিমাণ সেই ট্রায়ালের প্রতিক্রিয়া সময় হিসাবে রেকর্ড করা হয়েছিল৷

কাজটি শেখার জন্য মারমোসেটদের একটি অনুশীলন সেশন দেওয়া হয়েছিল, এবং তারপরে পরবর্তী দশটি পরীক্ষা সেশন থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছিল৷ 10টি পরীক্ষার প্রতিটি সেশন শেষ করা হয়েছিল যখন মারমোসেটগুলি 108টি ট্রায়াল করেছিল বা টেস্টিং সেশনের শুরু থেকে 1 ঘন্টা অতিবাহিত হয়েছিল৷

প্রগতিশীল অনুপাত টাস্ক (PRT; চিত্র 7B)

প্রগ্রেসিভ রেশিও টাস্ক (PRT) প্রেরণা পরিমাপ করে। এটি ডিআরএসটি কর্মক্ষমতায় বয়স-সম্পর্কিত পরিবর্তন থেকে অজ্ঞানমূলক প্রেরণায় বয়স-সম্পর্কিত পরিবর্তনগুলিকে আলাদা করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। পিআরটি-এর প্রতিটি ট্রায়াল পর্দার মাঝখানে একটি উদ্দীপকের উপস্থাপনা দিয়ে শুরু হয়েছিল।

মারমোসেটগুলিকে শক্তিশালীকরণের একটি প্রগতিশীল-অনুপাতের সময়সূচীর অধীনে উদ্দীপনা স্পর্শ করার জন্য পুরস্কৃত করা হয়েছিল যেখানে একটি পরীক্ষার সেশনের সময় প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে।

একটি পুরষ্কার পেতে প্রাথমিক প্রতিক্রিয়া প্রয়োজন ছিল এক স্পর্শ। একবার বানরটি একটি প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তা সন্তুষ্ট করার পরে, স্ক্রীন থেকে উদ্দীপকটি সরানো হয়েছিল, পুরষ্কারটি বিতরণ করা হয়েছিল এবং তারপরে স্টিমুলাসটি স্ক্রিনে প্রতিস্থাপিত হয়েছিল। আটটি প্রতিক্রিয়া প্রয়োজনীয়তা সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তা এক দ্বারা বৃদ্ধি পেয়েছে এবং পরবর্তীতে প্রতি আটটি প্রতিক্রিয়া প্রয়োজনীয়তা সম্পূর্ণ হওয়ার পরে দ্বিগুণ হয়েছে।

ব্যবহৃত নির্দিষ্ট প্রতিক্রিয়া প্রয়োজনীয়তা ছিল:(বৃদ্ধি=1) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8; (বৃদ্ধি=2) 10, 12, 14, 16, 18,20, 22, 24; (বৃদ্ধি=4) 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56; ইত্যাদি। টেস্ট সেশন সমাপ্ত হয়েছিল যখন 1 ঘন্টা অতিবাহিত হয়েছিল বা মারমোসেট 120 টাচের প্রয়োজনে পৌঁছেছিল। টাস্ক শেখার জন্য মারমোসেটদের একটি অনুশীলন সেশন দেওয়া হয়েছিল, এবং তারপরে পরবর্তী তিনটি পরীক্ষা সেশন থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছিল।

ফলাফল

ডিআরএসটি

মারমোসেটগুলি বয়স-সম্পর্কিত কাজের স্মৃতি দুর্বলতা প্রদর্শন করে কিনা তা মূল্যায়ন করতে, আমরা বিস্তৃত বয়সের পরিসর জুড়ে প্রাণীদের একটি দলে বিলম্বিত স্বীকৃতি স্প্যান টাস্কের একটি টাচ স্ক্রিন সংস্করণ প্রয়োগ করেছি।

এই কাজে, মারমোসেটরা একটি ট্রায়াল শুরু করেছিল এবং তারপরে পর্দায় প্রদর্শিত একটি একক চাক্ষুষ উদ্দীপনা (একটি "অবজেক্ট") স্পর্শ করার জন্য পুরস্কৃত হয়েছিল। একটি সংক্ষিপ্ত বিলম্বের পরে, যে সময় স্ক্রীনটি ফাঁকা ছিল, মারমোসেটগুলিকে পুরস্কৃত করা হয়েছিল একটি দ্বি-বিকল্প বাধ্যতামূলক পছন্দের মাধ্যমে অভিনব বস্তুটি সনাক্ত করার জন্য। যদি সঠিক হয়, একটি সংক্ষিপ্ত বিলম্ব তিনটি বস্তুর চেহারা দ্বারা অনুসরণ করা হয়েছিল; দুটি যে বিচারে আগে দেখা গিয়েছিল, এবং একটি উপন্যাস।

প্রতিটি সঠিক উত্তরের পরে, একটি পুরষ্কার বিতরণ করা হয়েছিল, এবং অ্যারেতে একটি অতিরিক্ত বস্তু যোগ করা হয়েছিল। যখন একটি মারমোসেট একটি নন-অভিনব বস্তু বেছে নেয়, তখন ট্রায়ালটি পুরস্কার ছাড়াই শেষ হয় এবং ট্রায়ালের ক্রম আবার শুরু হয়।

DRST কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত প্রাথমিক পরিমাপ ছিল চূড়ান্ত স্প্যান দৈর্ঘ্য (FSL)। আগের কাজের মতো (Herndon et al., 1997; Moss et al., 1997; Killiany et al., 2000; Moore et al., 2017), এই পরিমাপ প্রাণীর কাজ করার স্মৃতিশক্তির পরিমাণ নির্ধারণ করে এবং মারমোসেটের উদ্দীপনার সংখ্যা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় প্রতিটি বিচারে সঠিকভাবে উপন্যাস হিসাবে রিপোর্ট করা হয়েছে।

প্রতিটি প্রাণীর জন্য কাঁচা ডেটা শেখার বক্ররেখা, সময়ের সাথে সাথে FSL-এর একটি ফাংশন হিসাবে প্লট করা হয়েছে, একটি 2000-ট্রায়াল উইন্ডো (চিত্র 3B) এর উপর একটি গাউসিয়ান-ওয়েটেড মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে মসৃণ করা হয়েছিল, এবং একটি মন্টে কার্লো সিমুলেশন চান্স পারফরম্যান্স মডেল করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল .

আমরা প্রতিটি মারমোসেটের শেখার বক্ররেখার মধ্যে তিনটি স্বতন্ত্র পর্যায়ক্রমে কার্যক্ষমতা বিশ্লেষণ করেছি, "নবিশ," "শিক্ষক," এবং "বিশেষজ্ঞ" হিসাবে মনোনীত। নভিস ফেজকে ট্রায়াল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল যেগুলির কার্যকারিতা সুযোগ দ্বারা প্রত্যাশিত থেকে বিচ্যুত হয়নি এবং প্রথম ট্রায়ালের মাধ্যমে শুরু হয়েছিল। কোলমোগোরভ-স্মিরনভ গুডনেস অফ ফিট টেস্ট ব্যবহার করে প্রাথমিক পর্যায়ের সমাপ্তি নির্ধারণ করা হয়েছিল যেখানে 100টি পরপর পরীক্ষামূলকভাবে পরিমাপ করা FSL ডিস্ট্রিবিউশন মন্টে কার্লো সিমুলেশন থেকে আঁকা একটি নাল ডিস্ট্রিবিউশন থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা।

লার্নারফেজটি নভিস ফেজের পরপরই শুরু হয়েছিল এবং পারফরম্যান্সের 90 তম শতাংশের আগে ট্রায়ালে শেষ হয়েছিল। ExpertFhase 90th এবং 100th পার্সেন্টাইলের মধ্যে পারফরম্যান্স সহ ট্রায়ালগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে।

এই পর্যায়গুলি একে অপরের থেকে আলাদা ছিল, কোনো পরীক্ষা একাধিক বিভাগে পড়েনি। এই ফেজ সংজ্ঞাগুলিকে যাচাই করার জন্য, আমরা পরীক্ষা করেছি যে, প্রত্যাশিতভাবে, গড় কর্মক্ষমতা তিনটি ধাপে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে এবং দেখেছি যে এটি করেছে (চিত্র 3C; ননপ্যারামেট্রিক ফ্রাইডম্যানের পরীক্ষা: x2(2)=30, p=3.1 107); পেয়ারওয়াইজ পোস্ট hocNemenyi পরীক্ষা: নবীন বনাম লার্নার: p=0.017; নবীন বনাম বিশেষজ্ঞ:p=1.4 107; শিক্ষার্থী বনাম বিশেষজ্ঞ: p=0.017)।

For more information:1950477648nn@gmail.com