认知与非认知因素对猪攻击行为社交网络地位的预测研究

【字体: 时间:2025年05月21日 来源:Scientific Reports 3.8

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  为探究个体认知表现对猪群内攻击行为的影响,研究人员以 175 头猪为对象,开展空间辨别及逆转学习测试,结合社交网络分析(SNA)构建攻击行为网络。发现公猪攻击性更强,逆转学习测试通过者更多参与单向攻击,揭示认知与攻击行为关联,为动物福利研究提供新视角。

  在动物行为与福利研究领域,猪作为典型的群居动物,其群体内的攻击行为一直是影响养殖效率与动物福利的重要问题。当猪群经历重组时,个体会通过激烈的争斗建立社会等级,这一过程不仅导致皮肤损伤、生长受阻等直接危害,还可能引发长期的社会关系不稳定。然而,目前对于个体认知能力如何影响攻击行为的发生及社交网络中的角色定位,科学界仍缺乏系统认知。例如,猪是否能通过空间辨别、学习适应等认知技能来选择攻击对象或避免无效冲突?解析这些机制不仅有助于深入理解动物社会行为的认知基础,更能为优化养殖管理、减少攻击行为提供理论依据。
为填补这一研究空白,英国苏格兰农村学院(SRUC)、爱丁堡大学罗斯林研究所等机构的研究人员开展了一项跨学科研究。他们以 175 头大白 × 长白 × 杜洛克猪为研究对象,结合认知测试与社交网络分析(Social Network Analysis, SNA),系统探讨了认知与非认知因素对猪攻击行为社交网络地位的影响。该研究成果发表于《Scientific Reports》,为动物社交行为的认知调控机制提供了新证据。

研究采用了以下关键技术方法:首先,在 10 周龄和 12 周龄时分别对仔猪进行空间辨别学习测试(Spatial Discrimination Learning Task)和逆转学习测试(Reversal Learning Test),记录学习速度及任务通过情况。其中,空间辨别测试通过设置正负刺激(食物奖励与风扇惩罚)评估猪的 associative learning 能力;逆转学习测试则通过反转刺激条件,考察猪适应环境变化的灵活性。其次,在 14 周龄时将猪重新分组为 14 个群体,进行 5 小时的行为录像,记录攻击行为的发起者与接受者,并构建加权与非加权社交网络,分析度中心性(Degree Centrality)、中介中心性(Betweenness Centrality)和特征向量中心性(Eigenvector Centrality)等指标。同时,在混群后 24 小时、1 周和 2 周统计皮肤损伤数量,评估攻击行为的实际影响。

非认知因素对攻击行为的影响


性别和体重是影响攻击行为的重要非认知因素。公猪在所有网络中的加权度中心性和加权出度中心性显著高于母猪,表明其发起更多攻击行为。体重方面,较重的猪参与更多攻击行为,但其中介中心性随体重增加而降低,可能因体型优势使其更倾向于直接争斗而非充当 “社交桥梁”。此外,网络规模影响中心性指标:较大群体中,猪更易参与 mutual fighting,而单向攻击减少,提示群体复杂度对攻击模式的调控作用。

认知因素与攻击行为的关联


逆转学习测试表现与攻击行为网络特征显著相关:通过测试的猪在单向攻击网络(UNI networks)中加权度中心性更高,表明其更多参与 unreciprocated aggression。在胜负网络(WIN networks)中,通过测试的猪表现出更高的入度和出度中心性,提示其既更可能赢得争斗,也可能遭遇更多失败,显示出更积极的社交参与度。相比之下,空间辨别学习速度对社交网络中心性无显著影响,但快速学习者在混群后 24 小时前部皮肤损伤较少,1 周时前部损伤较多,可能与后期食物竞争相关。

认知能力与皮肤损伤的动态关系


逆转学习通过者在混群后 24 小时和 1 周时前部皮肤损伤更多,可能因其倾向于选择实力相近的对手,导致更激烈的争斗。而空间辨别快速学习者在急性期损伤较少,但随时间推移损伤增加,暗示其认知优势在初期有助于规避冲突,但长期竞争中可能因食物动机增强而卷入更多争斗。值得注意的是,所有认知效应在混群 2 周后消失,表明随着社会等级稳定,认知因素的影响减弱。

研究结论与意义


本研究首次通过社交网络分析揭示了猪的认知能力与攻击行为模式的直接关联:逆转学习能力反映的行为灵活性,可能促使个体更主动地参与社交互动,尽管伴随更高的损伤风险,但也有助于更快建立稳定的社会地位。非认知因素如性别和体重则通过物理优势直接影响攻击频率与社交角色。这些发现不仅拓展了对动物社交行为认知基础的理解,也为养殖管理提供了新方向 —— 例如通过环境 enrichment 提升猪的认知灵活性,或优化群体结构以减少攻击行为。未来研究可进一步探索社交认知测试在预测攻击行为中的应用,结合动态网络分析解析认知 - 行为关联的时间维度机制,为保障动物福利、提升养殖效率提供更精准的科学依据。

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