معلومة

هل تخطيط موارد المؤسسات المستقل عن التحفيز منطقي / موجود؟

هل تخطيط موارد المؤسسات المستقل عن التحفيز منطقي / موجود؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

هل أي شخص على دراية بأي مفهوم لتخطيط موارد المؤسسات المستقل للمحفزات (تناقض ظاهر ، احتمال مرتبط بالحدث ليس حسيًا أو معرفيًا أو حركيًا) ... أو إجراء ينظر بشكل خاص إلى شكل موجة الضوضاء أثناء تجارب تخطيط موارد المؤسسات ...

في الأساس أحاول التفكير في نظير حالة الرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة لـ EEG. منطقي هو أنه يمكننا العثور على توقيع ERP مستقل عن التحفيز من خلال أ) إما أخذ قيم EEG كل ثانية واحدة دون أي حافز متكرر وتوسيطها تمامًا كما هو الحال في ERP التقليدي للحصول على شكل موجة ERP مستقل للتحفيز ب) يمكننا الحصول على متكرر يقول التحفيز الصوتي كل ثانية واحدة ومتوسط ​​مربع الشكل الموجي خلال التجارب وطرح مربع ERP المحسوب بالطريقة المعتادة. سوف يكون شكل الموجة الناتج عاكسًا للضوضاء.

الفكرة هي أن الشكل الموجي المستقل عن التحفيز / الضجيج قد يكون مكافئًا من حيث القيمة لإجراءات الرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة وقد تساعد مكونات مثل هذه الأشكال الموجية في تحديد شخص ما عن الآخر بناءً على السرعة العصبية وما إلى ذلك.

أريد معرفة ما إذا كان المفهوم موجودًا بالفعل أم أنه منطقي؟


تخطيط موارد المؤسسات هو ملف إمكانية ذات صلة بالحدث، مما يجعله مرتبطًا بطبيعته بحدث ما. وبالتالي ، فإن وجود برامج تخطيط موارد المؤسسات المستقلة للتحفيز / الاستجابة أمر مستحيل. توجد بالفعل إمكانات يبدو أنها مستقلة عن التحفيز ، أو على الأقل تختلف في التوقيت ، ولكنها غالبًا ما تكون نتيجة للعمليات الإدراكية. هذه الإمكانات هي نتيجة التزامن المرتبط بالحدث (Pfurtscheller ، 1999) ، والذي من أجله تحتاج إلى النظر في مجال التردد الزمني ، بدلاً من المجال الزمني (حيث يكون تخطيط موارد المؤسسات مرئيًا).

باستخدام تحويل فورييه ، يمكنك تقسيم نشاط الدماغ إلى أشباه جيبية بترددات وسعات مختلفة. يتم تجميع هذه الجيوب على أساس تردداتها في المجموعات التي يشار إليها عادة باسم "نطاقات التردد". وتشمل هذه دلتا- (0-4 هرتز) ، ثيتا- (4-8 هرتز) ألفا- (8-12 هرتز) ، بيتا (12- ± 30 هرتز) ونطاق تردد جاما (30+ هرتز). تميل الترددات والتجمعات الدقيقة إلى الاختلاف بين الأبحاث (ويكي).

إنه مجال التردد الزمني الذي يمكنك دراسته بشكل مستقل عن المحفزات. يمكن حساب القدرة في نطاقات التردد في الوقت الفعلي باستخدام تحليل التردد الزمني. غالبًا ما تُستخدم إمكانات الحالة المستقرة لمقارنة نشاط الدماغ بين عدم القيام بأي شيء (تقريبًا) وأداء مهمة معينة. يسمح لك هذا بالتحقيق في نطاقات التردد التي تُظهر نشاطًا أكثر (أو أقل) (أي قوة أعلى أو أقل) في مناطق معينة من الدماغ. انظر طريقة / وحدة قياس النشاط في نطاق تردد محدد لـ EEG وهل موجات الدماغ موجات كهرومغناطيسية؟ للحصول على مزيد من المعلومات المحددة حول EEG وتحليل البيانات في مجال التردد (time-).


Pfurtscheller ، G. ، & Da Silva ، F. L. (1999). التزامن وفصل التزامن EEG / MEG المرتبط بالحدث: المبادئ الأساسية. الفيزيولوجيا العصبية السريرية ، 110 (11) ، 1842-1857.


توجد بالفعل بروتوكولات EEG في حالة الراحة ، لكنها لا تركز على تخطيط موارد المؤسسات (وبالتالي حل مشكلتك). يمكنك تقييم التماسك بين أزواج من الأقطاب الكهربائية (إذا قمت بإدخال "حالة الراحة EEG" في باحث Google ، فستكون هناك مجموعة من المقالات باستخدام هذه الطريقة) أو يمكنك بدلاً من ذلك الانتقال إلى نموذج ماركوف المخفي الأحدث الذي يتم فصله إلى الدول الصغيرة (المصدر). كلتا الطريقتين تركزان على التماسك الطيفي.


معيار الاعتماد على المحفزات

يقترح Beck (2018) محاولة بارزة للتمييز بين الإدراك والحالات الإدراكية الحسية التي تتميز عن الحالات المعرفية من خلال كونها تعتمد على التحفيز ، وبشكل أكثر تحديدًا ، لامتلاك وظيفة تعتمد بشكل كامل على التحفيز. الحاشية السفلية 3 إذا كانت هذه القصة تسير على الطريق الصحيح ، فلدينا أسباب قوية لتقسيم العقل إلى جزأين على الأقل على جانب واحد ، عملية يحركها التحفيز ، وعلى الجانب الآخر ، الإدراك ، عملية غير مدفوعة بالتحفيز. طريقة مباشرة وسهلة لرفض هذا الرأي هي النظر في الحالات القصوى. على سبيل المثال ، عند فرك عينيك ، يمكنك تجربة المصابيح اليدوية بشكل مدرك ، أو عند إغلاق عينيك ، لا يزال بإمكانك الاستمتاع بتجربة إدراكية للظلام. ومع ذلك ، فإن هذه الحالات الصعبة ذات أهمية نظرية محدودة ، لذلك سأتركها جانبًا وسأركز على الحالات الأكثر شيوعًا. على سبيل المثال ، لا يمكنك رؤية التفاح أو سماع الرعد إذا لم يكن هناك تفاح أو رعد يمكن رؤيته وسماعه. بهذا المعنى ، يعتبر الإدراك معتمداً على الحافز. في التقريب الأولي ، تعتمد الحالات الإدراكية على ارتباط سببي مشتق من المنبه البعيد (المحفز الجسدي الفعلي) ويتوسطه المنبه القريب (ما يؤثر بشكل مباشر على الأعضاء الحسية للإدراك - في الرؤية ، على سبيل المثال ، الصورة الذي يقع على شبكية العين). هذا تمييز مهم لأن التحفيز المادي الفعلي والطاقة التي تقع على سطح المستقبل لا تتطابق بالضرورة (على سبيل المثال ، أوهام الإدراك الحسي). هناك ، بالطبع ، علاقة سببية بين المنبه البعيد والحالة الإدراكية ، لكن مثل هذا الارتباط السببي يتطلب وساطة ، سواء أكان حقيقيًا أم لا ، للمحفز القريب. لذلك ، في النهاية ، فإن حدوث الحالة العقلية يعتمد على التحفيز فقط في حالة استمرارها سببيًا عن طريق التحفيز القريب الحالي (Beck 2018: 323).

لكي يكون مناسبًا كعلامة لحدود الإدراك / الإدراك ، يلاحظ بيك ، يجب أن يستوعب معيار الاعتماد على التحفيز حالتين إشكاليتين: الهلوسة ، حيث يكون الإدراك مستقلاً عن التحفيز ، والأفكار التوضيحية ، حيث يعتمد الإدراك على التحفيز. تركز جهوده إذن على استيعاب هذه الحالات المزعجة في روايته. يبدأ بتقديم صيغة بسيطة:

S-D SIMPLE: إدراكي حسي ، إذا كانت جميع التكرارات الحقيقية لـ ⍦ تعتمد على التحفيز بخلاف ذلك ، معرفي (Beck 2018: 323).

تكمن المشكلة في هذه الصيغة البسيطة في أن الهلوسة أو الأوهام الإدراكية تعتبر حافزًا مستقلًا نظرًا لأن الإشارة صراحةً إلى الأحداث الواقعية ، تظل التصورات غير الحقيقية خارج الصياغة. ها هي المشكلة الأولى بافتراض أن الهلوسة والأوهام إدراكية ، فكيف يمكن استيعابها في S-D البسيط؟ لحل هذه المشكلة ، يميز بيك أولاً بين الهلوسة الخارجية والداخلية ، في حين أن الأول هو انحراف عن التحفيز القريب (توجد محفزات لكن التجربة الإدراكية ليست تحت السيطرة السببية لمثل هذه المنبهات القريبة) والثانية لا تتطلب تحفيزًا قريبًا ( كل شيء يحدث في غياب التحفيز الحسي). لا تتطلب الحالة الأولى (بالإضافة إلى حالة الأوهام الإدراكية) سوى تعديل طفيف في الصياغة - إزالة القيمة الحقيقية للأحداث والحالة الأخيرة ، الهلوسة الداخلية ، أكثر تعقيدًا في حلها. يترك الغياب الكامل للمحفزات حساب بيك مكشوفًا ، لذا يلزم مزيد من التفصيل. يتمثل أحد الحلول في تقديم دليل على الطبيعة غير الإدراكية لهذا النوع من الهلوسة ، على سبيل المثال ، يمكن للمرء أن يجادل في أن الهلوسة الداخلية تشبه الخيال أكثر من الإدراك الحقيقي ، حيث لا يتم دعم أي من الاثنين عن طريق التحفيز القريب. ومع ذلك ، هناك أيضًا أسباب للاعتقاد بأن نوعًا ما على الأقل من الهلوسة الداخلية قد تكون إدراكية - فالهلوسة الداخلية (وكذلك التخيلات) متطابقة ظاهريًا واستبطانيًا مع التصورات. هذا يجعل من الصعب النظر في الطبيعة الحقيقية للهلوسة الذاتية. ومع ذلك ، يجد بيك طريقة لحساب الهلوسة الذاتية من خلال وضع تعريف وظيفي:

وظيفة S-D: إدراك حسي ، إذا كانت جميع تكرارات ⍦ لها وظيفة كونها تعتمد على التحفيز بخلاف ذلك ، معرفي (Beck 2018: 326).

في هذه الصيغة الجديدة ، يتم إزالة القيمة الحقيقية للأحداث العقلية ، مما يسمح بتفسير الهلوسة الخارجية والأوهام الإدراكية. يتم حل المخاوف التي تطرحها الهلوسة الذاتية من خلال تقديم التعريف الوظيفي. إذا كانت الآلية العصبية الناتجة عن هلوسة داخلية معينة لها وظيفة إنتاج حالات تعتمد على التحفيز ، فإن هذه الهلوسة تكون إدراكية ، وإلا فهي معرفية. هناك حاجة إلى مزيد من التمييز هنا: يجب أن تكون هناك هلوسات تخيلية داخلية وهلوسة إدراكية داخلية في حين أن الأولى مستقلة عن التحفيز وغير مدركة ، والأخيرة تعتمد على التحفيز وبالتالي فهي إدراكية. لكن كيف يمكننا تمييز أحدهما عن الآخر؟ الجواب ، وفقًا لبيك ، يكمن في الآليات العصبية. إذا كانت الهلوسة ناتجة عن آليات عصبية وظيفتها توليد نواتج تعتمد على التحفيز ، فإننا نواجه هلوسة إدراكية داخلية ، وإلا فهي هلوسة داخلية المنشأ. يعتبر الأول إدراكيًا ، والأخير معرفيًا. وهكذا ، فإن ما يُعد هلوسة داخلية المنشأ إدراكيًا أو تخيليًا يصبح ، على المدى الطويل ، سؤالًا تجريبيًا تحدده أجزاء الدماغ النشطة. باختصار ، قد لا يكون هناك منبه ، ولكن إذا كانت الهلوسة داخلية المنشأ يتم إجراؤها في مناطق الدماغ الإدراكية النموذجية، إذن يجب أن تظل لديهم وظيفة الاعتماد على الحافز وبالتالي سيكونون مدركين. على العكس من ذلك ، إذا كانت الهلوسة داخلية المنشأ لا يتم إجراؤه في مناطق الدماغ الإدراكية النموذجية ، ثم ليس لديهم وظيفة كونهم معتمدين على التحفيز وبالتالي سيكونون معرفيين. أسباب بيك على النحو التالي:

إذا كان لدينا سبب للاعتقاد بأن آلية ما لها وظيفة إنتاج مخرجات تعتمد على التحفيز ، ولدينا أيضًا سبب للاعتقاد بأن الحالة العقلية هي نتاج تلك الآلية ، سيكون لدينا سبب لحساب تلك الحالة العقلية على أنها إدراكية وليست كمعرفية (Beck 2018: 327).

القضية الأساسية هي أن إدخال الصياغة الوظيفية ، حيث يتم تمييز الحالات الإدراكية عن الحالات المعرفية بحكم امتلاكها لوظيفة الاعتماد على التحفيز ، يدعي بيك أنه يتجنب الهلوسة الذاتية باعتبارها استثناء خطير لحسابه. ببساطة ، في المدى الذي تكون فيه الحالة الإدراكية لها وظيفة تمثيل أحداث البيئة ، فإن تمثيل الأحداث المنحرفة (الهلوسة والأوهام الخارجية) أو حتى غياب الأحداث (الهلوسة الداخلية) في البيئة هي ، من خلال صياغة وظيفية ، يمكن تحملها.

تتعقد الأمور أيضًا عندما نتطلع إلى الأفكار التوضيحية. إنها بالضبط الحالة المعاكسة للهلوسة هنا تعتمد الحالات المعرفية على المنبهات ، وبالتالي لا يمكن اعتبار معايير الاعتماد على التحفيز تمييزًا موثوقًا بين الإدراك والإدراك. هنا يجب أيضا التمييز أكثر. هناك أفكار توضيحية تستند إلى أسس إدراكية (PGDT) وأفكار توضيحية قائمة على أسس الذاكرة (MGDT). الأول فقط هو المناسب ، لأن الأفكار التوضيحية القائمة على أساس الذاكرة لا تعتمد على الإدراك الحالي ، وبالتالي لا يمكن أن يكون لها وظيفة كونها تعتمد على التحفيز - فهي تقع ضمن الإدراك. على النقيض من ذلك ، فإن الأفكار التوضيحية ذات الأسس الحسية تعتمد على التحفيز ، وبالتالي فهي عائق محتمل لوظيفة S-D.

الآن ، من خلال الخوض في تكوين الأفكار التوضيحية الإدراكية ، يمكن للمرء أن يرى بسهولة عنصرًا توضيحيًا ، يتم تحديد مرجعيته من خلال الإدراك ، وبالتالي يحافظ على وظيفة كونه معتمداً على الحافز ، وعنصر مفاهيمي (أو سمة) ، والذي لا يحتوي على وظيفة كونها تعتمد على التحفيز. وبالتالي ، فإن الأفكار التوضيحية الإدراكية تعتمد جزئيًا ولكن ليس كليًا على التحفيز. إذن ، الصيغة الجديدة هي كما يلي:

S-D FULL: إدراكي حسي ، إذا كانت جميع تكرارات جميع عناصر ⍦ لها وظيفة كونها تعتمد على التحفيز بخلاف ذلك ، معرفي (Beck 2018: 331).

ينشر بيك سببين للدفاع عن الطبيعة غير الإدراكية للعناصر المنسوبة لـ PGDTs. الأول هو أن الخصائص المفاهيمية في PGDTs ليست مقيدة بشكل قريب. لاستخدام مثال بيك ، عند رؤية طائر الرمل ، يمكنك الاستمتاع فعلاً بـ PGDT ، تم رصد هذا الطائرويحدث هذا حتى عندما لا تستطيعين ملاحظة النمط المميز للبقع الداكنة على صدرها. السبب الثاني هو أن السمات المفاهيمية في PGDTs مقيدة فقط بالمخزون المفاهيمي للفرد. على سبيل المثال ، عند الحضور بصريًا لنسخة من The Brothers Karamazov ، يمكنك بالتأكيد الاستمتاع بـ PGDT ، هذا الكتاب هو مثال على تحفة وجودية، لكنها ، بما لا يدع مجالاً للشك ، خاصية بعيدة كل البعد عن كونها خاصية محسوسة ، ولكنها خاصية تشكل جزءًا من الذخيرة المفاهيمية للموضوع. هذه الأسباب ، وفقًا لبيك ، تشير إلى الفرق بين الإدراك (المعتمد تمامًا على التحفيز) و PGDT (المعتمد جزئيًا على التحفيز). بإضافة الجملة كل العناصر بالنسبة للصياغة ، من حيث المبدأ ، يراوغ بيك المشاكل التي تثيرها الأفكار التوضيحية ، وبالتالي استيعابها في حسابه.


هل تخطيط موارد المؤسسات المستقل عن التحفيز منطقي / موجود؟ - علم النفس

لقد تغير علاج الوسواس القهري بمرور الوقت ، وتطور مع فهمنا للمرض. لقد تطورت كثيرًا ، في الواقع ، لدرجة أننا الآن ننظر إلى الوراء على العلاج السابق والانزعاج.

في عام 1965 ، على سبيل المثال ، عالج طبيب نفساني يدعى أرنولد لازاروس مريض الوسواس القهري من خلال العلاج بالصدمة. تلقت المتعثرة ، وهي غسالة يد قهرية ، تعليمات بصدمة نفسها كلما انخرطت في غسل اليدين. بينما يعتقد المريض أنها ناجحة ، فإن هذا النوع من النفور لا يصل إلى جذور المشكلة. كما أنه يمهد الطريق للعبة Whack-a-Mole يلعب الوسواس القهري باستمرار العلاج بالصدمة الذي قد يكون قد نقل المريض بعيدًا عن غسل اليدين ، لكن الوسواس القهري سوف يلتصق بلا شك بمنطقة أخرى. لأن هذا ما يفعله الوسواس القهري.

ظهر تخطيط موارد المؤسسات نفسه خلال نفس الفترة: الستينيات. لكن كان ذلك ممكنا قبل ذلك. حتى إيفان بافلوف ، الفيزيولوجي الروسي الحائز على جائزة نوبل ، والذي كان عمله في أواخر القرن التاسع عشر وأوائل القرن العشرين يدور حول الاستجابة المشروطة ، لعب دورًا في تطويره.

في العشرينيات من القرن الماضي ، استخدمت ماري كوفر جونز ، عالمة النفس الأمريكية المعروفة باسم "أم العلاج السلوكي" ، التكييف لعلاج الخوف من الأرانب لدى أحد مرضاها بنجاح. كان هذا مهمًا ليس فقط للعلاج في المستقبل ولكن أيضًا للأنوثة حيث أصبحت جونز رائدة في مجال يهيمن عليه الرجال.

في عام 1958 ، طور جوزيف وولب ، وهو طبيب نفسي من جنوب إفريقيا ، إزالة حساسية منهجية باستخدام عناصر التكييف الكلاسيكي ، والعلاج السلوكي المعرفي ، وتحليل السلوك التطبيقي. كان عمله مؤثرًا لدرجة أن مجلة علم النفس العام صنفته في المرتبة 53 عالمًا في علم النفس في القرن العشرين. مثير للإعجاب ومثير للسخرية ، حيث كان وولب طبيبًا نفسيًا وليس طبيبًا نفسانيًا.

خلال هذا العقد ، نما استخدام العلاج السلوكي ، قبل أن يتطور إلى العلاج السلوكي المعرفي ، وفي النهاية ، ERP.

ولادة ERP

يعتبر ستانلي "جاك" راشمان أحد أكثر الشخصيات المركزية في علاج الوسواس القهري ، وهو عالم نفسي وأستاذ متخصص في الوسواس القهري. ينسب Rachman مؤسسة ERP إلى Vic Meyer ، عالم النفس البريطاني و "أبو صياغة الحالة السلوكية".

في منتصف الستينيات ، أجرى ما يُعتقد أنه أول علاج ناجح لتخطيط موارد المؤسسات لمرضى الوسواس القهري. في السابق ، أثبت تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أنه مفيد في الحيوانات ، لكن ماير أظهر أنه يعمل مع البشر أيضًا. استخدم ERP في مريضين ، أحدهما خوفه من التلوث (والطقوس اللاحقة) سيطر على حياتها والآخر جعلت أفكاره الجنسية المتطفلة أبسط الأعمال ، مثل ارتداء الملابس ، تستغرق ما يصل إلى ست ساعات في اليوم. لم يتم علاج أي من المريضين بواسطة ERP ، لكن كلاهما عانوا من مستويات جديدة من القلق يمكن التحكم فيها ، مما يثبت نجاح العلاج.

ينسب راتشمان الفضل إلى ماير في "كسر الجمود" وإدخال شكل جديد ومؤثر من علاج الوسواس القهري في الاتجاه السائد.

تم شحذ تخطيط موارد المؤسسات (ERP) منذ ذلك الحين ، بالطبع ، تم اعتماده ليشمل علاجًا أكثر حداثة مثل اليقظة. لعب راتشمان دورًا كبيرًا في هذا الأمر ، حيث نشر كتبًا ومقالات عن الوسواس القهري (بالإضافة إلى اضطرابات القلق الأخرى) ، وقدم علاجات ونماذج معرفية جديدة ، واقتراح أفكارًا جديدة حول تصور الخوف.


خمس أساطير حول الوسواس القهري

كل شخص يعاني من الوسواس القهري يغسل أيديهم كثيرًا

يعد غسل اليدين المتكرر أحد أكثر أشكال الوسواس القهري شيوعًا ، ولكنه يؤثر فقط على حوالي ربع المصابين به. وبالمثل ، فإن الفحص القهري (مثل الصنابير ، والأقفال ، ومفاتيح الإضاءة) يؤثر على حوالي 30 في المائة من المصابين.

الأشخاص المصابون بالوسواس القهري هم نزوات أنيقة

غالبًا ما يتم الخلط بينه وبين الرغبة في الترتيب والأناقة ، يعد الوسواس القهري اضطراب قلق يتسم بأفكار متكررة ومزعجة وغير مرغوب فيها. الحاجة إلى النظام أو التناظر علبة في بعض الأحيان ، ولكن هذا سيكون مدفوعًا بقلق أساسي لا يطاق.

الوسواس القهري يتضمن دائمًا إجراءات متكررة

ليست كل دوافع الوسواس القهري مرئية. ما يقرب من ربع المصابين باضطراب الوسواس القهري يقومون بأفعال قهرية داخلية بحتة. قد يشمل ذلك اجترار الأفكار ، والصلاة ، وقمع الأفكار أو تحييدها ، والعد العقلي ، وتجنب مواقف وأماكن معينة.

يمكن أن تكون الإصابة بالوسواس القهري أمرًا مفيدًا

ليس هناك متعة في الوسواس القهري. صنفته منظمة الصحة العالمية ذات مرة على أنها واحدة من أكثر عشرة أمراض منهكة من أي نوع ، من حيث الدخل المفقود ونوعية الحياة المتدهورة. يعاني ما لا يقل عن ثلث الأشخاص المصابين بالوسواس القهري من الاكتئاب.


مقدمة

يشير التعاطف إلى عملية مشاركة الفرد وفهم مشاعره ومشاعره وأفكاره. يلعب دورًا مهمًا في التواصل والتفاعل في المجتمع البشري [1]. اقترح جلادشتاين نوعين رئيسيين من التعاطف: التعاطف العاطفي (الاستجابة بنفس المشاعر لمشاعر شخص آخر) والتعاطف المعرفي (أخذ دور أو منظور شخص آخر فكريًا) [2]. علاوة على ذلك ، قسم ديفيس التعاطف إلى 4 أجزاء: أخذ وجهات النظر (الميل إلى تبني وجهة النظر النفسية للآخرين بشكل عفوي) ، وقلق التعاطف (مشاعر التعاطف "الموجهة نحو الآخر" والاهتمام بالآخرين التعساء) ، والخيال (الميل إلى تغيير أنفسهم) تخيلًا في مشاعر وأفعال الشخصيات الخيالية في الكتب والأفلام والمسرحيات) والضيق الشخصي (المشاعر "الذاتية" للقلق الشخصي وعدم الارتياح في المواقف الشخصية المتوترة) [3]. تعمل التفسيرات الحديثة للتعاطف على تفكيك التعاطف إلى هذه المكونات الثلاثة: تتضمن مشاركة الخبرات صدى تجارب الآخرين بشكل غير مباشر ، ويتضمن التفكير العقلي استنتاج أفكار ونوايا الآخرين بشكل فعال ، ويتضمن التعاطف الدافع للتخفيف من معاناة الآخرين [4 ، 5]. يعتبر التعاطف تفسيرًا مناسبًا للسلوك الاجتماعي الإيجابي [6] ، مثل رعاية الأبناء والتعاون مع الآخرين.

كان التعاطف مع الألم هو المحور الرئيسي للبحوث المكرسة للتعاطف في علم الأعصاب الاجتماعي والمجالات الأخرى ذات الصلة ، مما يجعله المجال الأكثر انتشارًا في علم الأعصاب في دراسة التعاطف [7]. لخصت ورقة مراجعة بحثًا في هذا المجال على مدار العشرين عامًا الماضية ، ووجد أن موضوع بحث التعاطف قد تحول تدريجياً من سمات الشخصية المبكرة والمواقف والعواطف إلى الإدراك الاجتماعي [8]. مع تطور التكنولوجيا ، أصبح البحث في علم الأعصاب الإدراكي للتعاطف موضوعًا ساخنًا. من ناحية ، اعتقد بعض الباحثين أن قشرة الفص الجبهي الإنسي (mPFC) ، والتلم الصدغي العلوي (STS) ، والأقطاب الصدغية (TP) ، والقشرة المخية البطنية (VM cortex) كانت متورطة في التعاطف المعرفي ، واللوزة ، والجزرة ، والجبهي السفلي التلفيف (IFG) كانوا متورطين في التعاطف العاطفي. من ناحية أخرى ، كان يُعتقد أن التقاطع الصدغي الجداري الأيمن (rTPJ) ، والجزرة ، والقشرة الوسطى الأمامية (aMCC) مرتبطة بالتعاطف مع الألم [9]. كان مركز التحكم عن بعد والجزيرة "الدائرة العصبية المشتركة" للتعاطف مع الألم [10]. في بحث آخر ، كانت قشرة الفص الجبهي (PFC) والقشرة الحزامية الأمامية (ACC) مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالتعاطف مع الألم [11]. وجدت بعض الأبحاث الجديدة أن منطقة الوجه المغزلي (FFA) كانت متورطة في مهام التعاطف [12]. تحتل العصبونات المرآتية ، "الجسر العصبي" في التواصل الاجتماعي ، مكانًا مهمًا في التعاطف [13].

كما نعلم ، يمكن للوجه أن يوفر معلومات اجتماعية مهمة ويعكس التغيرات المحتملة في البيئة [14 ، 15]. يمكن للناس أن يستنتجوا ويفهموا الحالة الداخلية للآخرين على الفور من خلال ملاحظة تعابير الوجه. وجدت دراسة أن الأفراد ذوي التعاطف الشديد انتبهوا لتعبيرات الوجه السلبية المختلفة (الوجوه الغاضبة والخائفة) أكثر من أولئك الذين يعانون من ضعف التعاطف من المرحلة المبكرة جدًا (المنعكسة في N170) إلى المرحلة المتأخرة (المنعكسة في LPP). الوجوه [16]. N170 هو مكون سلبي تولده ميزة الوجه وهو حساس لمعلومات العين. على سبيل المثال ، تثير مناطق العين المعزولة اتساع N170 وزمن انتقال متأخر مقارنة بالوجوه. وبالتالي ، هناك علاقة وثيقة بين التعاطف وتعبيرات الوجه.

علاوة على ذلك ، هناك معالجة خاصة للعيون في إدراك الوجه. على سبيل المثال ، وجدت الأبحاث أن البالغين لديهم تحيز واضح للعينين [17] باستخدام تقنية حركة العين. عند التعرف على المشاعر الحزينة ، كان لإشارات العين أهمية أكبر من الإشارات الأخرى. يلاحظ الناس أولاً منطقة الحاجب ، وقد استحوذت منطقة الحاجب على موارد انتباه أكثر من منطقة الفم [18]. بالإضافة إلى ذلك ، كانت معلومات التهديد التي تنقلها العين هي نفسها تلك التي تنقلها الوجه عند التمييز بين تعابير الوجه ، لكن تأثير منطقة الفم كان مختلفًا تمامًا عن تأثير الوجه كله [19]. توصل Qiao إلى نتيجة مماثلة [20]. كانت العين هي الجزء الأكثر تعبيراً في الوجه ، خاصةً لمشاعر الخوف والحزن. تتمتع العيون بميزة في معالجة الوجه ، وتلعب معلومات منطقة العين دورًا مهمًا في معالجة الأشخاص للمشاعر السلبية. قدمت هذه الاستنتاجات دليلًا قويًا على أن المعلومات المحزنة والمخيفة من منطقة العين يمكن أن تمثل تعبيرات الوجه بدقة.

لذلك ، فإن المعلومات العاطفية لمنطقة العين ، كجزء فريد من تعبيرات الوجه ، لا يمكن فصلها عن التعاطف مع الألم. يمكن للناس أن يستنتجوا الحالة العقلية الحالية للآخرين فقط من خلال مراقبة منطقة الحاجب في الوجه ، وتعديل سلوكياتهم الاجتماعية وفقًا لذلك. يمكن أيضًا قياس التعاطف من خلال اختبار "قراءة العقل في العيون" [21] ، الذي ابتكره بارون كوهين [22]. يعكس الاختبار القدرة على تفسير الحالات العاطفية المعقدة للأشخاص في بعض المواقف عندما تكون المعلومات الأخرى محدودة. علاوة على ذلك ، وجدت إحدى الدراسات أن المشاركين اتخذوا قرارات تعاونية بعد الاتصال البصري فوق الجرماني أكثر مما فعلوه بدون اتصال بالعين ، وكان التأثير موجودًا فقط للإيجابيين ولكن ليس من أجل المؤيدين للذات [23]. حتى الآن ، لا يزال البحث باستخدام محفزات العين وحدها لدراسة معالجة الوجه في مرحلته الأولية [24]. بالإضافة إلى ذلك ، تصبح المشاعر التي تنقلها معلومات منطقة العين أكثر أهمية وطريقة ضرورية للناس لقراءة آراء الآخرين عندما لا تتوفر تعبيرات عن وجه الآخرين بالكامل ، كما هو الحال في المواقف الطبية أو الاختطاف. دراسة انفعالات العين لها العديد من التطبيقات العملية.

باختصار ، تم العثور على منطقة العين لتكون المنطقة المهمة لنقل تعبيرات الوجه [25]. في البحث السابق ، استخدم بحث ERP المتعلق بالتعاطف مع الألم في الغالب الصور ومقاطع الفيديو التي تصف اليدين أو القدمين في المواقف المؤلمة ، أو استخدموا تعبيرات وجه مؤلمة لاستكشاف مؤشر نشاط الدماغ والتغيرات السلوكية عند ملاحظة آلام الآخرين [26 ، 27 ، 28 ، 29 ، 30]. حتى الآن ، كانت هناك بعض دراسات تخطيط موارد المؤسسات التي تقارن تأثير المشاعر السلبية على التعاطف مع الألم [26 ، 27 ، 31]. على سبيل المثال ، وجدت إحدى دراسات نظام تخطيط موارد المؤسسات supralatform التي تبحث في تأثير المعلومات العاطفية للعين على التعاطف مع الألم فرقًا كبيرًا في مكون P3 الناجم عن حالات العين المختلفة. كانت السعة في حالة العيون المحايدة أكبر من تلك في حالة العيون الحزينة وحالة العيون الخائفة. تؤثر المعلومات العاطفية فوق الجسدية المختلفة التي تعبر عنها منطقة العين في المعالجة المتأخرة للتعاطف مع الألم [31]. علاوة على ذلك ، فإن المشاعر السلبية لها تأثير عميق على بقاء الإنسان وهي مهمة للتكيف الاجتماعي من منظور تطوري [32]. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون للمنبهات اللاشعورية أيضًا تأثير على السلوك البشري [33 ، 34 ، 35 ، 36 ، 37 ، 38]. في بعض الحالات ، يمكن أن تؤثر المحفزات المعالجة دون وعي على الأداء السلوكي بشكل أعمق من المنبهات المعالجة بوعي [39]. على سبيل المثال ، وجدت دراسة أن المحفزات المعالجة بغير وعي يمكن أن تعزز الذاكرة العاطفية بعد كل من التأخيرات القصيرة والطويلة. أشارت هذه النتيجة إلى أن العاطفة يمكن أن تعزز معالجة الذاكرة حتى عندما يتم ترميز المنبهات دون وعي [36]. وجدت دراسة أخرى أن استجابة الناس للمنبهات المؤلمة كانت أكثر عرضة للتأثر بالعواطف السلبية اللاواعية من المشاعر السلبية الواعية [14 ، 40]. لذلك ، من الضروري دراسة معالجة المنبهات السلبية اللاشعورية.

في هذه الدراسة ، كنا نهدف إلى مقارنة الاستجابة العصبية للمشاعر السلبية الحزينة والمخيفة التي تنقلها العيون على التعاطف مع الألم بتقنية ERP. استخدمنا نموذجًا مبدئيًا عاطفيًا نموذجيًا مع مهمة تعاطف ، والتي تشبه بعض الدراسات السابقة [26 ، 27 ، 40] ، للتحري عن المشاعر السلبية التي كانت مرتبطة بشكل كبير بالتعاطف مع الألم تلقائيًا. أشارت نظرية مشاركة المشاعر إلى أن مشاركة المشاعر بين الذات والآخرين كانت أساس السلوك التعاطفي [41]. عندما يدرك الأفراد مشاعر الآخرين ، فإنهم يقلدون مشاعر الآخرين تلقائيًا ويتشاركون نفس التمثيل. كما نعلم فإن عاطفة الخوف تعني خطر وأزمة [42]. يمكن أن يسبب سلوكيات الإبطال. في المقابل ، يمكن أن يؤدي الحزن إلى سلوكيات اجتماعية إيجابية [43]. علاوة على ذلك ، كانت الصور التمهيدية في إحدى الدراسات السابقة عبارة عن صور ظرفية تحفز المشاعر الخاصة بالمشاركين [26]. في حين أن إجراءنا كان مختلفًا من حيث ذلك ، فقد استخدمنا مشاعر مختلفة للعين كإشارات لتعاطفنا مع الألم. كانت إشارات العين مصادر عاطفية خارجية. ومن ثم ، يمكننا تقديم بعض الأدلة على إيجاد المشاعر المناسبة من الآخرين عندما حدث التعاطف مع الألم لشرح السلوكيات الاجتماعية اللاحقة مثل مساعدة الآخرين أو الهروب.

كما نعلم ، تعكس مكونات N1 و N2 عمليات مشاركة عاطفية مبكرة وتلقائية ، حيث يتبادل الأشخاص تلقائيًا معلومات المشاعر المخيفة بدلاً من معلومات المشاعر الحزينة عندما يظهرون تعاطفًا مع الألم [9]. ومن ثم ، كانت فرضيتنا هي أن التعاطف مع مهمة الألم مع المشاعر المخيفة من شأنه أن يثير مكونات N1 و N2 أكبر من المهمة ذات المشاعر الحزينة. أظهرت بعض الدراسات أن P2 كان مؤشرًا للمعالجة الحسية [44]. كما أن البشر حساسون لمحفزات الجدة السلبية [45] ، والتي تجذب المزيد من الاهتمام ويمكن أن تنعكس من خلال نشاط الدماغ. لذلك ، فإن محفزات الجدة السلبية ستثير سعة أكبر لمكونات تخطيط موارد المؤسسات. لذلك افترضنا أن سعة P2 الناتجة عن بدء المشاعر الحزينة في مهمة التعاطف ستكون أكبر من تلك التي يثيرها الخوف. هذا يعني أن الناس سيولون المزيد من الاهتمام لمهمة التعاطف بمشاعر حزينة بدلاً من مشاعر الخوف. تم إظهار مكون LPC (المكون الإيجابي المتأخر) ومكون P3 لمؤشر كمية الموارد المخصصة للحافز [28] ، ويشيران إلى المعالجة من أعلى إلى أسفل والتقييم المفصل [16]. كلما زاد تقييم الأشخاص للأهداف بشكل مناسب ، زادت اتساع P3 و LPC. افترضنا أن سعات P3 و LPC الناتجة عن المحفزات المؤلمة كانت أكبر من المنبهات غير المؤلمة ، مما يعني أن معالجة المنبهات المؤلمة تتطلب المزيد من الموارد العقلية.


أساليب

مشاركون

قدم ستون من طلاب جامعة إدنبرة اليمنى (21 رجلاً) تتراوح أعمارهم بين 19 و 35 عامًا موافقة خطية مستنيرة. كان جميعهم من المتحدثين الأصليين للغة الإنجليزية ، ولم يكن أي منهم يعاني من اضطرابات عصبية أو نفسية أو شارك في الاختبارات التمهيدية. قرأ النصف الأول من المشاركين الجمل تحت للتحقق الصريح ، بينما لم يقرأ النصف الثاني ، بحيث تم اختبار كل تعليمات باستخدام حجم عينة مشابه للدراسات السابقة ذات الصلة (Nieuwland & amp Martin ، 2012 Nieuwland & amp Kuperberg ، 2008).

تطوير واختبار المواد

تم بناء 215 جملة أولية رباعية تنتهي بأزواج من الكلمات الحرجة (المسندات أو الأسماء أو الأفعال). جعلت إحدى الكلمات الحاسمة الجملة السابقة صحيحة ، بينما جعلت الجملة اللاحقة خاطئة ، وعكس الكلمة الأخرى. احتوت كل جملة على 10 كلمات في جملتين مفصولة بفاصلة (الجملة الأولى تحتوي دائمًا على أربع أو خمس كلمات). غطت العناصر مجموعة واسعة من موضوعات المعرفة العالمية التي كان من المفترض أن يكون طلاب جامعة إدنبرة المتحدثون باللغة الإنجليزية على دراية بها ، كما تم تقييمه في اختبارين قبليين: (1) في الاختبار القبلي لاحتمالية الإغلاق ، أكمل 28 مشاركًا واحدة من قائمتين متوازنتين. بإصدار واحد من كل عنصر تم اقتطاعه قبل الكلمة الحرجة. تم توجيههم لإكمال الجملة مع أول كلمة منطقية تتبادر إلى الذهن. تم حساب قيمة Cloze كنسبة مئوية من المشاركين الذين استخدموا الكلمة المهمة المقصودة. (2) في اختبار قبلي لتقييم قيمة الحقيقة ، قام 40 مشاركًا مختلفًا بتقييم واحدة من أربع قوائم كاملة متوازنة تحتوي على شرط واحد فقط لكل مجموعة رباعية وقرر ما إذا كانت كل جملة صحيحة (1 = خاطئة, 5 = حقيقية) ، وتخطي الجمل التي لم يتمكنوا من تقييمها.

في وقت لاحق ، تم اختيار 120 رباعي التوائم بقيمة متنوعة عن طريق استبعاد أربعة توائم مع جمل حقيقية تتلقى متوسط ​​تصنيفات أقل من 3.2 أو جمل خاطئة تتلقى تصنيفات أعلى من 2.9. في هذه المجموعة النهائية ، تمت مطابقة شروط true-before و true-after على احتمالية الإغلاق وتقييمات قيمة الحقيقة ، كما كانت الظروف false قبل و false-after (انظر الجدول 1). تمت مطابقة أزواج الكلمات الحرجة أيضًا في الطول والتردد المعجمي. بالإضافة إلى ذلك ، تم إجراء التحليل الدلالي الكامن للتأكد من أن الكلمات الحرجة كانت مرتبطة معنوية بشكل متساوٍ بكلمات السياق (مقياس LSA-SSV على أساس التكرار المعجمي lsa.colorado.edu).

في تجربة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ، تم تقديم الكلمات المهمة بفاصلة متصلة باليمين متبوعة بكلمة إضافية واحدة. كانت هذه الكلمات في الغالب عبارة عن ظرف (على سبيل المثال ، "بشكل عام" ، "نموذجي" ، "عادةً") وتم اختيارها لتكون محايدة قدر الإمكان فيما يتعلق بسياق الجملة لتقليل الاختلافات في التصنيفات من الاختبار القبلي (بدون الكلمة الأخيرة للجملة ) والتصنيفات في تجربة تخطيط موارد المؤسسات (مع الكلمات النهائية للجملة). تشير حقيقة أن هذه الاختلافات كانت ضئيلة للغاية (ترد التفاصيل أدناه) إلى أنه كان هناك تأثير ضئيل للكلمة الأخيرة على تقييم الجملة.

Four counterbalanced lists were created so that each sentence appeared in only one condition per list, but in all conditions equally often across lists. Within each list, items were pseudorandomly mixed with 220 filler sentences (128 of which were true) to limit succession of identical conditions while matching sentence conditions on average list position.

إجراء

Participants silently read sentences, presented word by word and centered on a computer monitor, while minimizing movement. Word duration was 300 msec, with an additional 300 msec for critical words (presented with the comma to mark the clause boundary) and for sentence-final words (presented with a full stop). Commas were inserted so that the clause boundary would be clear, but to avoid having the critical word as the sentence-final word, as the N400 modulations may then be clouded by sentence wrap-up effects. The extended duration of the critical words with the comma was based on the fact that readers slow down at words that mark clause or sentence boundaries. All interword intervals were 200 msec. Following sentence-final words, a blank screen was presented for 1800 msec.

In the verification instruction, a response display followed, showing the response options 1-2-3-4-5 centered on the screen and “Strongly disagree” and “Strongly agree” below the 1 and 5, respectively. Participants were asked to respond as accurately as possible, using the right hand to press the response option on the keyboard and to take as much time as needed. Accuracy was stressed because the planned analyses used sentences to which participants correctly responded (1 or 2 for false sentences, 4 or 5 for true sentences). Upon the response, a fixation mark appeared, indicating the opportunity to start the next sentence by pressing the space bar. In truth value N400 analyses, only sentences where participants gave condition-consistent responses were included (true-before, م = 26.6, SD = 0.39 false-before, م = 26.9, SD = 0.37 true-after, م = 25.9, SD = 0.55 false-after, م = 25.4, SD = 0.48). More before-sentences were included than after-sentences (F(1, 28) = 4.2, ص = .05), but this did not depend on sentence truth value. Analysis of the average responses per condition (true-before, م = 4.70, SD = 0.15 false-before, م = 1.25, SD = 0.17 true-after, م = 4.75, SD = 0.15 false-after, م = 1.20, SD = 0.12) revealed a different evaluation of truth value in before- and after-sentences (F(1, 28) = 9.8, ص < .005, ηص 2 = .259, reflecting the fact that true-before-sentences received slightly lower agree responses than true-after-sentences (true-before minus true-after, م = −0.05, SD = 0.02, F(1, 28) = 4.8, ص = .005, ηص 2 = .253), whereas the false-before-sentences did not receive significantly higher or lower disagree responses than false-after-sentences (false-before minus false-after, م = 0.05, SD = 0.03, F(1, 28) = 2.8, ص = .1, ηص 2 = .09).

In the no-verification instruction, the postsentence blank screen was followed either by a fixation mark or by a yes/no world knowledge question to which participants answered by button-press (followed by a fixation mark). These questions were orthogonal to the experimental manipulation and were included to keep participants alert (e.g., “After sunrise each summer morning, city streets are rather dark, usually” question: Does the sun rise in the east?). At the fixation mark, participants self-paced on to the next sentence with the space bar.

Participants in both instruction conditions were given several short breaks throughout the experiment. Total time-on-task was approximately 60 min. After the ERP experiment, participants performed a computerized Reading Span test (Just & Carpenter, 1992), which tests the ability to retain sentence-final words in memory as participants read aloud sets of unrelated sentences (pseudorandomized sets of two to six sentences). Participants read a total of 100 sentences, and Reading Span score was computed as the total number of words that were correctly recalled. For full description of this Reading Span task, see van den Noort, Bosch, Haverkort, and Hugdahl (2008) and Nieuwland and Van Berkum (2006).

EEG Recording and Data Processing

The EEG was recorded at a 512-Hz sampling rate using a BioSemi ActiveTwo system (BioSemi, Amsterdam, The Netherlands) with 64 EEG electrodes, two mastoid electrodes and four EOG electrodes, active electrode reference (common mode sense), and passive electrode ground. The EEG was re-referenced offline to the average of the left and right mastoid.

For the N400 analysis, data were filtered (0.05–30 Hz), segmented into epochs from −200 to 1000 msec, corrected for eye movements and blinks using independent component analysis, baseline-corrected using 100 msec preceding word onset, and automatically screened for remaining artifacts (maximal/minimal allowed amplitude within an epoch at 75/−75 μV). Participants were excluded from analysis if more than 1/3 of trials were rejected due to artifacts or condition-inconsistent responses (verification-instruction) or due to artifacts only (no verification), which left 57 participants for the analysis (29 with verification instruction, 28 without average number of trials, verification: true-before, م = 25.3, SD = 0.62 false-before, م = 25.1, SD = 0.60 true-after, م = 24.0, SD = 0.61 false-after, م = 23.8, SD = 0.58 no verification, true-before, م = 26.7, SD = 0.63 false-before, م = 26.9, SD = 0.61 true-after, م = 26.5, SD = 0.62 false-after, م = 27.1, SD = 0.59). In the verification instruction, more true/false before-trials ended up being included than true/false-after-trials (true-before minus true-after, م = 1.24, SD = 0.61, ص < .05 false-before minus false-after, م = 1.38, SD = 0.52, ص < .05), whereas no differences were found for the no-verification instruction (all Fs < 1, ns).

For the sentence analysis, data were filtered (0.019–5 Hz band-width filter), segmented into sentence epochs lasting from −300 to 4500 msec relative to onset of “before/after” (thus lasting until the onset of the critical words), corrected for eye movements and blinks, baseline-corrected using the 300 msec preceding word onset, and then automatically screened for remaining artifacts (maximal/minimal allowed amplitude within an epoch at 150/−150 μV). Participants were excluded from analysis if more than 1/3 of trials were rejected due to artifacts, which left 50 participants for the sentence analysis (26 participants with verification instruction, 24 without). The number of included before- and after-trials did not differ (before-trials, م = 50.8, SD = 0.83, after-trials, م = 51, SD = 0.87) and was the same in the two instruction conditions (both Fs < 1, ns).

تحليل احصائي

To test the impact of sentence truth value in before- and after-sentences, the average N400 amplitude per condition was computed in the 300–500 msec time window (Kutas & Hillyard, 1980, 1984). Positive ERP effects in the post-N400 time window were tested in the 600–800 msec time window (e.g., Van Petten & Luka, 2012 Van Herten et al., 2006). A distributional analysis was used that involved all 64 electrodes employed using electrode grouping into ROIs, identical to the grouping used in Nieuwland (2014). A graphical representation of the ROI electrode grouping is provided in Figure 1, and full description is given in Nieuwland (2014). This grouping was used to separate the analysis of medially located electrodes (LMFC/RMFC, LMCP/RMCP) where N400 modulations are usually stronger (Nieuwland & Martin, 2012 Kutas & Federmeier, 2011 Nieuwland & Kuperberg, 2008) from the laterally located electrodes (LAF/RAF, LLFC/RLFC, LLCP/RLCP, LPO/RPO), with both groupings allowing tests for hemispheric differences and for anterior–posterior differences. Additional clusters were formed for the midline ROIs (MAF/MFC/MCP/MPO) and crossline ROIs (LLC/LMC/RMC/RLC).

Electrode configuration (black letters) and the ROI clusters that were used for statistical analysis (white letters). The last one or two letters refer to the anterior/posterior dimension: AF = anterior frontal FC = frontocentral C = central CP = centroparietal PO = parieto-occipital. The first letter of three-letter cluster names and the first two letters of four-letter cluster names refer to left–right dimension: L/R = left/right LL/RL = left/right lateral LM/RM = left/right medial. Medial ROIs are colored gray, lateral ROIs are colored red, midline ROIs are colored blue, and crossline ROIs are colored green.

Electrode configuration (black letters) and the ROI clusters that were used for statistical analysis (white letters). The last one or two letters refer to the anterior/posterior dimension: AF = anterior frontal FC = frontocentral C = central CP = centroparietal PO = parieto-occipital. The first letter of three-letter cluster names and the first two letters of four-letter cluster names refer to left–right dimension: L/R = left/right LL/RL = left/right lateral LM/RM = left/right medial. Medial ROIs are colored gray, lateral ROIs are colored red, midline ROIs are colored blue, and crossline ROIs are colored green.

Repeated-measures ANOVAs followed the 2 (Time: before, after) × 2 (Truth value: true, false) × 2 (Instruction: verification, no verification) design, with separate distributional factors for each ROI grouping. The medial, lateral, and crossline analysis each included a two-level factor (Hemisphere: left, right). The medial analysis included a two-level factor (Anteriority: frontal-central, central-parietal), whereas the lateral and midline analysis each included a four-level factor (Anteriority: anterior-frontal, frontal-central, central-parietal, parietal-occipital). Instruction was the only between-subject variable in all analyses. Where appropriate, Greenhouse–Geisser corrections and corrected F values are reported. Only statistical results with ص < .05 are reported.

To test for the impact of temporal preposition on sentence processing, average amplitude per condition was computed in the 500–4500 msec time window, thus measuring brain activity up to the presentation of the critical words that rendered the sentence true or false. This time window collapses the two time windows used by Münte etal. (1998), given that before–after effects were found in both windows in the Münte et al. study. Repeated-measures ANOVAs followed the 2 (Time: before, after) × 2 (Instruction: verification, no verification) design, with the same distributional factors as listed above.


مقدمة

Because of limited sensory and cognitive resources, the human brain has evolved efficient selection mechanisms that bias perception in favour of salient, i.e. behaviourally relevant or physically distinct, information. Stimuli of increased salience have been demonstrated to directly capture attention and impact visual processing capacities (e.g., [1,2]), resulting in facilitated sensory encoding even at initial processing stages (e.g., [3]). Faces, and especially facial expressions of emotion, were demonstrated to convey particularly high salience, as they not only provide important information about others in social interactions, but also have an intrinsic relevance to assure survival and well-being. Therefore, it has been assumed that humans have evolved a biological preparedness to rapidly detect emotional expressions (e.g., [4]). For facial expressions of emotion, preferential processing has been unveiled both at the behavioural and neural level, and in particular for angry facial expressions (e.g., [5–9]). However, for happy facial expressions, a faster and more accurate recognition compared to other expressions has been demonstrated [10,11], that is potentially based one the exclusive role of happiness as a positive expression [12,13]. In addition, as humans are highly social beings (e.g., [14]), facial expressions of emotion are not only emotionally but also motivationally relevant, as, for instance, a happy face might carry a rewarding value similar to other reinforcers (e.g., [15,16]). Traditional theories of attention focused on bottom-up (i.e., stimulus-driven) and top-down (i.e., goal-directed) attention mechanisms (e.g., [17]) to explain how relevant stimuli are preferentially processed. However, such accounts have recently been challenged by studies demonstrating a preferential processing of previously reward-associated stimuli, which occurs even when the stimuli themselves do not carry increased salience, when they are task-irrelevant, or when the reward is suspended over time [18]. Hence, Anderson proposed a general value-driven attention mechanism to explain the attentional prioritization of not only stimuli of inherent emotional salience but also of stimuli that acquired their salience through associative learning processes. Supporting evidence for this assumption comes from findings indicating overlapping neural activity in the ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) and the ventral striatum, elicited by both emotional facial expressions and monetary reward [19]. Furthermore, motivational salience has been widely equated with emotional stimulus valence or seen as a precursor of emotional significance in some scientific approaches (e.g., [20,21]).

An excellent tool to gain insights into the neuro-cognitive mechanisms underlying the prioritized processing of emotional stimuli are event-related brain potentials (ERPs) since they allow a dissociation between different processing stages. In the domain of facial expressions of emotion, a large number of studies revealed rather robust modulations of dissociable ERP components over time: The Early Posterior Negativity (EPN), a typical emotion-related ERP component reflecting an enhanced sensory encoding of stimuli carrying inherent salience, occurs around 150–200 ms after face stimulus onsets [6,8,9] and has been demonstrated to be elicited by emotional expressions, including happiness/joy [22–25]. The EPN to emotional stimuli is typically followed by the Late Positivity Complex (LPC), developing around 300 ms and lasting for several hundred milliseconds (e.g., [7]). The LPC–linked to higher-order processes of stimulus evaluation and likewise termed as Late Positive Potential (LPP e.g., [9])–has been shown to be modulated by angry expressions, presumably due to their particular evolutionary relevance [9]. However, also happy expressions amplified the LPC component [6,8,24]. Moreover, the P1 component, peaking around 100 ms at occipital electrodes, presumably reflects rapid activation of the extrastriate visual cortex [26] and is mainly impacted by negative expressions (e.g., [8,25,27]). The N170 component, typically following the P1 in face processing, is an occipito-temporal negativity linked to holistic face perception [28]. Several studies reported N170 modulations by emotional expressions, including happy expressions (e.g., [24,29]), but also negative facial expressions elicited enhanced N170 modulations (for reviews, see [30,31]).

In addition to these robust ERP effects elicited by facial expressions of emotions, also neutral faces associated with motivational salience were reported to impact dissociable ERP components over time. A recent study by Hammerschmidt and co-workers [25] directly compared the neural correlates of processing facial expressions of emotion and neutral faces associated with motivational salience by means of ERPs. Interestingly, reward-associated neutral faces elicited enhanced amplitudes of the P1 component, similar to P1 amplifications by angry facial expressions. Whereas the prioritization of associated motivational salience was restricted to initial processing stages (P1), beneficial processing of facial expressions of emotions spread over to subsequent stages of more elaborative stimulus processing (EPN, LPC). In other studies, however, neutral faces implicitly associated with monetary reward have been shown to elicit enhanced LPC amplitudes [32], replicating previous findings that the LPC component seems to be sensitive to reward associations [33,34]. According to the value-driven attention mechanism [18], the processing of inherent emotional and associated motivational salience should share certain similarities. However, evidence is inconclusive with regard to this assumption, as the majority of previous studies has investigated these types of salience separately. Interactions of associated reward and emotional expression were reported on reaction times [35], but only when the facial expression was task-relevant. Further, Yao and colleagues [36] demonstrated that the preferential processing of angry expressions can be extenuated through reward associations. However, the authors only investigated effects on the N2pc component, linked to spatial attention [37], and disregarded the investigation of effects on emotion-related ERP components.

The present study aimed at clarifying whether the preferential processing of inherently happy facial expressions might be further boosted by acquired motivational salience (monetary reward). To this aim, we used an explicit associative learning paradigm similar to the study by Hammerschmidt and co-workers [25]. Considering that in this previous study effects of associated salience were restricted to the reward condition, here only happy and neutral faces were orthogonally associated with monetary gain or zero outcome, respectively. Directly after participants reached a pre-defined learning criterion, a consolidation phase was added to strengthen the learned associations. ERPs were recorded to compare the effects of the factors Expression, Outcome and their potential interaction over different stages of face processing.

Replicating previous findings, we hypothesized reward associations to be learned faster than zero-outcome associations [25,34,38], as well as faster reaction times for reward compared to zero-outcome associations [25]. In line with literature, happy faces were expected to trigger the typical emotion-related EPN component (e.g., [8,22,25,32,39]) both in the learning and consolidation phase. A reward modulation on the P1 component was expected for neutral faces associated with monetary gain [25]. In addition, if associated motivational and inherent emotional salience would be integrated at sensory processing stages, happy faces associated with reward were expected to elicit even stronger P1 modulations than neutral faces associated with monetary gain. The potential interaction of emotional expression and associated outcome was investigated on behavioral data and ERPs.

Finally, an improvement of participants’ mood from the beginning to the end of the experimental session might be expected for several reasons: the absence of negative stimuli throughout the experiment, the increase of monetary gain during successful learning, and the general release of having an experiment completed. We therefore quantified pre- and post-experimental the mood state of the participants on multiple dimensions (mood, calmness, alertness), in order to detect and exclude possible outliers from the analyses.


Neuroscience of free will

Neuroscience of free will, a part of neurophilosophy, is the study of topics related to free will (volition and sense of agency) using neuroscience, and the analysis of how findings from such studies may impact the free will debate.

As it has become possible to study the living human brain, researchers have begun to watch neural decision-making processes at work. Studies have revealed unexpected things about human agency, moral responsibility, and consciousness in general. [2] [3] [4] One of the pioneering studies in this domain was conducted by Benjamin Libet and colleagues in 1983 [5] and has been the foundation of many studies in the years since. Other studies have attempted to predict participant actions before they make them, [6] [7] explore how we know we are responsible for voluntary movements as opposed to being moved by an external force, [8] or how the role of consciousness in decision making may differ depending on the type of decision being made. [9]

The field remains highly controversial. The significance of findings, their meaning, and what conclusions may be drawn from them is a matter of intense debate. The precise role of consciousness in decision making and how that role may differ across types of decisions remains unclear.

Philosophers like Daniel Dennett or Alfred Mele consider the language used by researchers. They explain that "free will" means many different things to different people (e.g. some notions of free will believe we need the dualistic values of both hard determinism and compatibilism [ التوضيح المطلوب ] , [10] some not). Dennett insists that many important and common conceptions of "free will" are compatible with the emerging evidence from neuroscience. [11] [12] [13] [14]


Which poor design choices are immediately noticeable?

  • Too many widgets (about 30 of them) create visual clutter
  • Basic questions such as “what is the total amount of sales?” take much more than 5 seconds to answer
  • No organizing principle behind the visual layout — widgets seem to be strewn randomly
  • Tables in the bottom add very little in the way of insights

By applying the following good dashboard design principles, this dashboard could have been improved dramatically.


Private employee recognition ideas

In some situations, the best form of recognition is done on a one-to-one basis. Depending on the individual, this may be the preferred way of doing things.

Send an email: As simple as it sounds, a meaningfully written email can provide enormous encouragement and confidence to an individual. Sent from the manager or even the CEO, a personal message highlighting the employee’s achievements can be a powerful thing.

Lunch date: Take your employees out for lunch is another way to recognize their work in a private manner. A break from the office and some good food is a meaningful way to congratulate them on a job well done.

Have a one-to-one: Having a face-to-face meeting with the employee is a chance to congratulate your employee in person. It also allows them to talk about their ambitions and aspirations within your organization.

Say thanks: While a sincere ‘well done’ from their line manager will be remembered by the employee, nothing hits home more than the CEO, or another senior-level figure, making a beeline to congratulate the person on their accomplishments.

50% of employees would stay in their workplace if they were tangibly recognized.

Career Builder

Make a video: If the CEO or senior leader is not able to speak to the employee in person, filming a congratulatory video is a quick and easy way to connect with the person in question.

A home delivery: Anything from a postcard to a bunch of flowers can make an incredible impact on a worker. A gift delivery is always a special thing to come home to and will be well received by the individual.

Above all, it’s essential to listen to your workforce and find out what your workforce would like when it comes to recognition. Put it out to the people — how would they want to be recognized? Ask the question via a suggestion box, or through the use of pulse surveys to find out what would make the ideal program for them.


شاهد الفيديو: Мобильный термо принтер MPT-2 c Bluetooth и USB - IOS Android Windows (يونيو 2022).


تعليقات:

  1. Ro

    انت لست على حق. أقدم لمناقشته. اكتب لي في PM.

  2. Nir

    شيء في وجهي الرسائل الشخصية لا ترسل ، خطأ ....

  3. Risteard

    يبدو لي عبارة رائعة

  4. Apsel

    يتفق معك تمامًا.إنها الفكرة الممتازة. وهي على استعداد لدعمكم.



اكتب رسالة