Negli ultimi decenni sono stati studiati diversi studi sul comportamento e sulla cognizione dei cani (familiari di Canis), specialmente da aspetti socio-cognitivi. Abbiamo già acquisito una solida conoscenza su come i cani comunicano con gli umani e con i partner conspecifici, come sono in grado di riconoscere, interpretare e fare affidamento su segnali di comunicazione sociale nella loro vita quotidiana, percependo continuamente un flusso di informazioni visive. Tuttavia, i fondamenti di come elaborano queste informazioni visive sono ancora mancanti dalla letteratura. L'attuale progetto di dottorato è stato sviluppato intorno a tre studi indipendenti, tutti studiati sulla cognizione visiva nei cani (e per un caso, anche negli esseri umani) nel campo del percepire il movimento.

Visual Cognition In Dogs. Motion Perception

KANIZSAR, ORSOLYA
2017

Abstract

Negli ultimi decenni sono stati studiati diversi studi sul comportamento e sulla cognizione dei cani (familiari di Canis), specialmente da aspetti socio-cognitivi. Abbiamo già acquisito una solida conoscenza su come i cani comunicano con gli umani e con i partner conspecifici, come sono in grado di riconoscere, interpretare e fare affidamento su segnali di comunicazione sociale nella loro vita quotidiana, percependo continuamente un flusso di informazioni visive. Tuttavia, i fondamenti di come elaborano queste informazioni visive sono ancora mancanti dalla letteratura. L'attuale progetto di dottorato è stato sviluppato intorno a tre studi indipendenti, tutti studiati sulla cognizione visiva nei cani (e per un caso, anche negli esseri umani) nel campo del percepire il movimento.
14-gen-2017
Inglese
dogs, visual cognition, motion perception
MARINELLI, LIETA
FRANGIPANE DI REGALBONO, ANTONIO
Università degli studi di Padova
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Thesis_Orsolya_Kanizsar.pdf

accesso aperto

Licenza: Tutti i diritti riservati
Dimensione 1.23 MB
Formato Adobe PDF
1.23 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/93838
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIPD-93838