이봐! 높은 Plus Maze의 공급 업체로서, 나는 설치류의 불안과 같은 행동을 평가하기 위해이 인기있는 도구와 함께 사용되는 자동 및 수동 점수 방법에 대한 토론에 두꺼운 토론을 해왔습니다. 이 두 가지 점수 접근법의 차이점을 파헤쳐 봅시다.
수동 점수 : 전통적인 경로
수동 스코어링은 오랫동안 주변에있었습니다. 그것은 많은 연구자들이 시작한 고전적인 방법과 같습니다. 높은 플러스 미로 실험의 수동 점수를받을 때 기본적으로 앉아 미로에서 설치류의 움직임 비디오를보고 데이터를 손으로 내려 놓습니다.
수동 점수의 큰 장점 중 하나는 인간의 터치입니다. 당신은 실제로 동물의 행동에 대한 느낌을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 자동화 된 시스템이 놓칠 수있는 미묘한 신체 자세 또는 주저하는 움직임을 알 수 있습니다. 그것은 설치류의 불안 수준을 나타낼 수있는 작은 단서를 찾는 것과 같습니다. 실제로 관련된 행동에 대한 - 스팟 판단을 할 수도 있습니다. 설치류가 열린 팔로 매우 짧고 빠른 움직임을 한 다음 즉시 후퇴하는 경우, 연구에 대한 지식에 따라 유효한 입력인지 아닌지를 결정할 수 있습니다.
그러나 몇 가지 주요 단점도 있습니다. 우선, 그것은 엄청나게 시간입니다. 몇 시간 동안의 비디오 장면, 일시 정지, 되감기 및 메모를 작성해야합니다. 그것은 많은 사람입니다 - 연구의 다른 측면에서 보낼 수있는 시간. 그리고 직면합시다. 지루하다. 잠시 후,주의가 방황하기 시작하여 데이터 수집에 오류가 발생할 수 있습니다.
또 다른 문제는 인터 - 평가자 신뢰성입니다. 다른 사람들은 같은 행동을 다르게 점수를 매길 수 있습니다. 한 연구원은 팔 입력을 세는 데 더 관대 할 수 있지만 다른 연구원은 더 엄격 할 수 있습니다. 이것은 데이터에 많은 변동성을 소개 할 수 있으며, 이는 연구의 전반적인 유효성에 적합하지 않습니다.
자동 점수 : 기술 - 정통한 옵션
반면에 자동 점수는 최근 몇 년 동안 먼 길을 왔습니다. 고급 소프트웨어 및 카메라의 도움으로 시스템은 설치류의 움직임을 실제 시간으로 추적하거나 사전 녹음 된 비디오를 분석 할 수 있습니다.
자동화 된 점수의 가장 큰 특권 중 하나는 속도입니다. 그것은 인간이 필요한 시간의 일부로 몇 시간의 비디오를 분석 할 수 있습니다. 방금 시스템을 설정하고 실행하자, 즉시 팔 항목 수, 각 팔에 소요 된 시간 및 이동 거리는와 같은 모든 관련 데이터에 대한 전체 보고서가 있습니다.
정확도도 주요 장점입니다. 자동화 된 시스템은 일관되도록 설계되었습니다. 그들은 사전 정의 된 규칙을 사용하여 팔 입력으로 계산되는 내용 또는 다른 영역에서 소비 된 시간을 측정하는 방법을 결정합니다. 이것은 다른 실험에서 인간 오류의 가능성이 적고 더 일관된 데이터가 있음을 의미합니다.
자동화 된 스코어링을 사용하면보다 자세한 데이터 수집이 가능합니다. 설치류 운동의 속도, 가속도 및 방향 변화와 같은 것들을 추적 할 수 있습니다. 이러한 종류의 데이터는 동물의 행동에 대한 깊이 이해를 제공 할 수 있습니다.
그러나 자동화 된 점수는 문제가 없습니다. 초기 설정은 상당히 비쌀 수 있습니다. 올바른 카메라, 소프트웨어 및 때로는 추가 하드웨어에 투자해야합니다. 그리고 학습 곡선이 있습니다. 시간과 자원이 필요한 시스템을 올바르게 사용하도록 직원을 교육해야합니다.
또 다른 문제는 자동화 된 시스템이 더 미묘한 동작 중 일부를 항상 포착하지는 않을 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 그들은 인간 관찰자가 할 수있는 것과 같은 방식으로 설치류의 신체 자세를 정확하게 해석하지 않을 수 있습니다. 비디오에 그림자가 있거나 약간의 간섭이있는 경우 설치류의 위치를 잘못 알리는 시스템과 같은 기술적 결함도있을 수 있습니다.
실제 - 세계적 의미
실제 연구 세계에서 자동화 된 점수와 수동 점수 사이의 선택은 몇 가지 요인에 달려 있습니다. 예산이 한정된 소규모 스케일 연구를 진행하고 있으며 주로 팔 항목 및 오픈 vs. 닫힌 팔에 소요되는 시간과 같은 기본 메트릭에 관심이 있다면 수동 점수가 충분할 수 있습니다. 비용이 많이 드는 비용은 더 많은 노동이지만 집중적이지만 필요한 데이터를 얻는 효과적인 방법입니다.
반면, 여러 실험으로 대규모 스케일 연구를 수행하고 매우 정확하고 상세한 데이터가 필요하다면 자동화 된 점수가 될 것입니다. 시스템에 대한 투자는 시간을 절약하고보다 신뢰할 수있는 결과를 제공하기 때문에 장기적으로 돈을 지불 할 것입니다.
동물 행동의 다른 측면에도 관심이 있다고 가정 해 봅시다. 우리 회사는 다양한 다른 행동 분석 시스템을 제공합니다. 예를 들어,zebrafish Auditory 깜짝 놀란 응답 테스트 시스템제브라 피쉬가 청각 자극에 어떻게 반응하는지 연구하는 데 좋습니다. 그리고고해상도 단일 (멀티) - 채널 보행 분석 시스템동물의 걷기 패턴에 대한 자세한 정보를 제공 할 수 있습니다. 물론, 우리높은 플러스 미로불안 관련 연구의 필수 요소입니다.
결론
결론적으로, 자동화 된 점수와 수동 점수는 높은 미로와 관련하여 장단점을 가지고 있습니다. 수동 스코어링은 개인적인 접촉과 미묘한 행동을 감지 할 수있는 능력을 제공하지만, 시간은 소비하고 인간의 오류가 발생하기 쉬운 시간입니다. 자동화 된 점수는 빠르고 정확하며 상세한 데이터를 제공 할 수 있지만 비용이 더 높고 기술적 인 제한 사항이 있습니다.
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참조
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