Оглянитесь вокруг. Как красиво! Ласковое солнышко, голубое небо, прозрачный воздух. Природа украшает наш мир, делает его радостнее. А задумывались ли вы когда-нибудь, что такое природа?
Природа – это всё, что нас окружает, но при этом НЕ создано руками человека: леса и луга, солнце и облака, дождь и ветер, реки и озёра, горы и равнины, птицы, рыбы, звери, даже сам человек относится к природе.
Природа делится на живую и неживую.
Живая природа: животные (в том числе звери, птицы, рыбы, даже черви и микробы), растения, грибы, человек.
Неживая природа: солнце, космические объекты, песок, почва, камни, ветер, вода.
Все объекты живой природы:
– растут,
– питаются,
– дышат,
– дают потомство,
а еще они рождаются и умирают.
В неживой природе все наоборот.
Давайте попробуем вместе.
Частью какой природы является подсолнух? Подсолнух рождается – из семечка проклевывается росточек. Росток растёт. Корни достают из земли питательные вещества, а листья из воздуха берут углекислый газ – подсолнух питается. Растение дышит, поглощая из воздуха кислород. Подсолнух дает семена (семечки) – значит он размножается. Осенью он засыхает – умирает. Вывод: подсолнух – часть живой природы.
Человек рождается, растет, ест, дышит, заводит детей, умирает, значит нас тоже можно смело отнести к живой природе. Человек – часть природы.
Луна, Солнце, родник, камни не растут, не питаются, не дышат, не дают потомство, значит это тела неживой природы.
Снеговик, дом, машины сделаны руками человека и не относятся к природе.
Но существуют и тела неживой природы, которые обладают отдельными признаками живых организмов.
Например, кристаллы рождаются, растут, разрушаются (умирают).
Река рождается из таяния ледника, растет, когда в нее впадают мелкие речки, она умирает, впадая в море.
Айсберг рождается, растет, движется, умирает (тает в теплых морях).
Вулкан рождается, растет, умирает с прекращением извержений.
Но все они НЕ питаются, НЕ дышат и НЕ дают потомство.
Если сломать кусочек мела пополам, получится 2 кусочка мела. Мел остался мелом. Мел – предмет неживой природы. Если сломать деревце или разделить на части бабочку, они погибнут, потому что дерево и бабочка – предметы живой природы.
В начальной школе возникают трудности в определении принадлежности предмета не только к живой и неживой природе, но и к природе вообще. Сможете ли вы правильно выполнить задание?
Найдите группу, в которой все предметы относятся к неживой природе:
а) солнце, вода, земля, камни.
б) луна, воздух, луноход, звёзды.
в) лёд, земля, вода, корабль.
Правильный ответ а). Луноход и корабль не относятся к неживой природе, они не относятся ни к какой природе, потому что созданы руками человека.
Несомненно, живая и неживая природа связаны между собой. Давай убедимся вместе.
Например, СОЛНЦЕ: без тепла и солнечного света не смогут жить ни человек, ни растения, ни птицы, ни даже рыбы.
Продолжаем убеждаться дальше. ВОДА: без неё погибнет всё живое. Ни человек, ни животные не могут жить без воды, растения тоже засохнут и погибнут.
Продолжаем. ВОЗДУХ. Все живое дышит. И никто не может без него жить.
И, наконец, ПИЩА. Человек питается разными предметами живой природы: растениями, грибами и продуктами, которые он получает от животных.
С другой стороны, живые организмы тоже неизменно влияют на объекты неживой природы. Так, микроорганизмы, рыбы и животные, обитающие в воде, поддерживают ее химический состав; растения, умирая и сгнивая, насыщают почву микроэлементами.
На основании наших с вами наблюдений мы делаем вывод, что вся наша жизнь тесно связана с природой.
Человек многому учится у природы и даже создает предметы, похожие на природные объекты. К примеру, наблюдая за стрекозой, человек создал вертолет, а птицы вдохновили на создание самолета. В каждом доме есть искусственное солнышко – это лампа.
Природа – это всё, что нас окружает и не сделано руками человека. Природа имеет две формы: живая природа и неживая природа. Живая и неживая природа тесно связаны между собой, потому что всё живое дышит воздухом, всё живое пьёт воду, человек не может жить без пищи, а пищу нам дают животные и растения. Природа – наш дом. Человек должен беречь и охранять его, разумно использовать природные богатства.
Автор Nat WorldВремя чтения 5 мин.Просмотры 2.7k.Опубликовано Обновлено
Окружающий нас мир находится в постоянном движении и все время изменяется: после зимы наступает весна, после дождя появляется радуга, с наступлением холодов птицы улетают на юг и т.
д. Все эти хорошо знакомые нам изменения, которые мы воспринимаем как самые обычные и естественные, называются явлениями природы. Рассмотрим явления неживой и живой природы в зависимости от сезона года, а также познакомимся с некоторыми удивительными явлениями, которые случаются довольно редко.
В неживой природе в это время года происходят следующие изменения: после летнего зноя приходит прохлада, а ближе к концу осени начинаются заморозки, нередко выпадает первый снег. Световой день становится заметно короче, все чаще наблюдает пасмурная и дождливая погода.
Представители живой природы воспринимают осень как время для подготовки к зиме. Деревья меняют окраску листвы, а затем и вовсе сбрасывают её. Некоторые животные занимаются поисками убежища, где можно будет пережить зимние холода, многие из них активно готовят съестные припасы впрок. Перелетные птицы сбиваются в стаи и отправляются в тёплые края.
Многие лесные животные, в том числе зайцы, лисы и белки линяют, меняют свои шкурки на более тёплые.
С приходом самого холодного времени года явления неживой природы дают о себе знать очень ощутимо. Температура воздуха существенно понижается, увеличивается количество морозных дней. Землю покрывает снег, и он продолжает падать весь сезон. Нередко случаются снежные бури, вьюги и метели. На водоёмах устанавливается сплошной ледяной покров. Всё чаще возникают гололед и гололедица, на многих зданиях образуются опасные сосульки. На земле, деревьях и различных уличных предметах появляется иней, на окнах можно увидеть необычные узоры.
Живой мир на время зимы также изменяется. Растения погружаются в состояние покоя, отдыхают, чтобы набраться сил к следующему вегетационному периоду. У кустарников и деревьев замедляется обмен веществ и прекращается видимый рост. Некоторые животные впадают в спячку, например, медведи и ежи, другие — продолжают вести активный образ жизни, но добывать пищу им становится все сложнее.
Многие оседлые птицы, не улетающие зимовать в тёплые страны, в поисках корма временно перебираются в города, среди них сороки, снегири и синицы.
С приходом весны преображается всё, даже неживой мир. День становится значительно длиннее, все сильнее греет Солнце. Наступает долгожданное потепление, температура атмосферы повышается до положительных значений. Такое явление называется оттепель. Снег начинает активно таять, становится рыхлым, а к концу весны от него не остаётся и следа. На реках начинается ледоход, вызывая половодье. В некоторых населенных пунктах, расположенных на берегах рек, сильное повышение уровня воды, может привести к наводнениям. Также весной начинают лить дожди, возникают первые грозы.
Явления живой природы, происходящие весной, можно охарактеризовать одним словом — оживление. Всё вокруг начинает просыпаться и наполняться жизнью. У деревьев и кустарников возобновляется движение соков, набухают почки, чуть позднее происходит активное цветение и появляются первые листья.
Повсюду расцветает мать-и-мачеха, в лесах зацветают и другие многолетние травянистые растения. Появляются летающие насекомые, возвращаются птицы, пробуждаются те, кто впадал в зимнюю спячку. Пушистые животные снова линяют, меняя зимний мех на летний. У многих зверей в это время года проявляется потомство.
Неживая природа в это время года радует жаркой, сухой погодой. Сильно греет Солнце, температура воздуха повышается до максимальных значений. Дожди и грозы также случаются, иногда возникает град. После выпадения осадков на небе часто можно наблюдать радугу. Ближе к утру в тихую погоду на земле, растениях и различных предметах, находящихся на улице, образуется роса.
В живой природе летом также происходят изменения. У растений наступает время активного цветения и плодоношения. В конце лета приходит пора грибов и ягод, в лесах созревают орехи. Животные в это время года растят свое потомство, учат детенышей добывать себе пропитание и защищаться в случае опасности.
Насекомые летом очень активны, некоторые из них (комары, мухи, мошки и другие) начинают досаждать людям. Также активизируются и опасные паукообразные, в том числе ядовитые пауки и энцефалитные клещи.
В мире иногда происходят необычные и порой загадочные явления природы. Приведем примеры некоторых из них.
По свидетельствам очевидцев, это редкое явление представляет собой некий светящийся шар, перемещающийся в воздухе по непредсказуемой траектории. В научном мире до сих пор нет единого мнения, что такое шаровая молния и каким образом она возникает.
Это явление характерно не только для Земли, оно происходит и на других планетах Солнечной системы, обладающих магнитосферой. Люди воспринимают его как быстро изменяющееся разноцветное свечение в небе в темное время суток. Образуется оно в результате взаимодействия верхних слоёв атмосферы с заряженными частицами солнечного ветра.
Это необычное явление происходит в холодное время года. Чаще наблюдается у морского побережья или над крупным озером, изредка случается в городе. Для него характерно выпадение осадков в виде сильного снега или ледяного дождя, при этом процесс сопровождается громом и молниями.
Данное разрушительное природное явление возникает в грозовом облаке. Столб воздуха, совершая вихревые движения и образуя воронку, спускается к земле. Его диаметр может составлять десятки и даже сотни метров. В нижней части смерча всегда наблюдается облако из пыли, грязи и предметов, поднятых с земли, либо водяные брызги, если торнадо образовался над водой.
Это место считается одним из самых засушливых на Земле. Но раз в несколько лет на эту территорию обрушиваются ливневые дожди, благодаря которым пустыня покрывается цветущими травами. Учёные насчитали здесь примерно 200 видов растений, немалая часть которых — эндемики.
В период бурного цветения пустыни наблюдается также активное размножение ящериц, птиц и насекомых.
Учебник «Окружающий мир» приглашает нас в гости к весне. Посмотрим, что изменилось с приходом этого времени года.
Весной стало теплее. Уже нет сильных морозов и даже ночью лужи не замерзают. Солнце поднимается всё выше, и продолжительность дня увеличилась.
Ещё случаются снегопады, но часто идёт и просто дождь.
Как только стаял снег, появились и первые цветы, а потом и начала зеленеть травка.
На деревьях набухли почки.
Стали прилетать птицы с тёплых краёв, в лесах просыпаются животные, которые спали всю зиму — медведи, ежи и другие.
Сделайте сообщение классу.С приходом весны увеличилась долгота светового дня.
Ночь и день почти сравнялись по продолжительности.
А солнце стало выше подниматься по небосводу.
Из-за этого стало ощутимо теплее.
Снег начал таять, побежали весёлые ручейки.
Сугробы осели и стали грязными.
С крыш застучала капель, и выросли сосульки.
Лёд на реках начал опускаться и открылась чистая вода.
Небо стало более голубым, ярким, по нему теперь бегут высокие белые облака.
Снегопады почти прекратились, но по ночам случаются заморозки, и лужи покрываются тонкой корочкой льда.
Ранней весной, как только открываются от снега пригорки, на них распускаются первые цветы, первоцветы.
Это в основном луковичные растения. Они с осени запасли питательные вещества в своих луковицах и сейчас оживают — мать-и-мачеха, ветреница, медуница.
Прилетели перелётные птицы, а те, которые зимовали, начали весело петь.
Весной просыпаются и животные, которые впадали в зимнюю спячку.
Появляются первые бабочки.
Мы наблюдали следующие весенние изменения в неживой природе: таяние снега, ручейки, лужи, сосульки.
Мы заметили, как увеличилась продолжительность дня и теперь в школу мы идём, когда совсем светло.
Солнце стало очень тёплым и ощутимо пригревает.
Прекратились снегопады, а один раз шёл дождь.
Эти изменения мы занесли в «Научный дневник».
Это растение называют самым смелым, потому что оно цветёт очень рано, в начале апреля.
Своими цветками оно похоже на одуванчик, но цветёт, когда у него ещё не появились листья.
Листья у мать-и-мачехи появятся только в мае, когда она отцветёт.
Это растение обладает лекарственными свойствами и помогает лечить кашель.
Мать-и-мачеха размножается с помощью семян и корней.
Это растение также цветёт в апреле, одним из первых.
Медуница знаменита своими соцветиями, которые постепенно меняют свой цвет.
Сначала они красного цвета, потом становятся фиолетовыми и, наконец, синими.
Таким образом медуница привлекает насекомых опылителей.
Медуница редкое растение и во многих регионах внесена в Красную книгу.
Этот цветок называют торопливым. Ведь хохлатка цветёт очень рано.
Его цветки сиреневые и они быстро увядают, если растение сорвать.
За период цветения хохлатка набирает питательные вещества в луковицы. Потом её цветки опадают, а под землёй остаётся клубень растения.
Размножается хохлатка и семенами, которые зацветают только через 4–5 лет и разносятся муравьями.
В природе известно более 100 видов хохлатки.
Это растение цветёт чуть позже хохлатки и состоит из трёх частей.
Под землёй спрятан длинный горизонтальный корень, из которого растёт стебелёк с тремя листьями.
А на макушке растения жёлтые цветы.
Ветреница красиво качается на ветру, почему и получила своё название.
Эта ветреница цветками похожа на лютик, поэтому и носит такое название. Но бывают и другие ветреницы — дубравная и лесная, они более редкие.
Цветёт одновременно с ветреницей и имеет жёлтые цветки.
Но в отличие от ветреницы его цветки имеют побольше лепестков, они более пышные.
А листья чистяка гладкие.
Размножается чистяк семенами и клубеньками, которые появляются прямо на стебле.
Я видела, как напротив нашего дома, на пригорке расцвела мать-и-мачеха.
Я наблюдала прилёт грачей и скворцов. Эти птицы одними из первых появляются в наших краях.
И также я видела несколько первых бабочек — крапивницу и павлиний глаз.
На рисунке первым справа показан Скворец, за ним мы видим птицу под названием Зяблик, третий нарисован Жаворонок и последней — Трясогузка.
Изменения в неживой природе весной приводят к изменениям в живой.
1. Увеличение продолжительности дня — Таяние снега — Появление проталин — Первые цветы.
2. Таяние снега — Появление проталин — Прилёт перелётных птиц.
3. Высота подъёма солнца над горизонтом — Повышение температуры воздуха — Появление первых бабочек.
С приходом весны солнце всё выше поднимается над горизонтом и увеличивается продолжительность светового дня.
Солнце лучше прогревает землю, начинает таять снег, бегут ручьи, появляются проталины, становится тепло.
В неживой природе тает снег, вскрываются ото льда реки, начинается половодье, идут дожди.
В живой природе расцветают первые цветы, прилетают птицы, просыпаются звери, появляются насекомые.
1. По результатам экскурсии заполните таблицу.
Число, месяц Что наблюдали в неживой природе Что наблюдали в живой природе 11.04.2019 Солнце светит ярче и греет по настоящему. Дни стали заметно длиннее. Небо стало чистым и ярко-голубым. Луж осталось уже совсем мало. Птицы громко щебечут, радуются весне. Уже появляется первая зеленая травка. Воробьи купаются в лужах. Начинают возвращаться перелетные птицы.
2. Обозначь цифрами порядок следования весенних месяцев.
2 — Апрель, 3 — Май, 1 — Март.
3. Выполните задания для групповой работы.
Вариант 1
1) С помощью учебника приведите примеры весенних явлений в неживой природе.
Ледоход, половодье, осадки в виде дождя.
2) Вырежьте картинки из Приложения и наклейте их в соответствующие рамки.
Вариант 2
1) С помощью учебника приведите примеры весенних явлений в живой природе
Появление раннецветущих растений, возвращение перелётных птиц. Птицы строят гнёзда, откладывают яйца, насиживают их и заботятся о вылупившихся птенцах
2) Вырежьте картинки из Приложения и наклейте их в соответствующие рамки
4.
Мудрая черепаха интересуется, знаешь ли ты раннецветущие растения. Соедини линиями рисунки и таблички с названиями растений. Проверь себя по учебнику.
5. Эти бабочки появляются весной. Вспомни, с какими из них мы познакомились в 1 классе. Названия других бабочек узнай с помощью атласа-определителя «От земли до неба». Пронумеруй рисунки в соответствии со списком.
1) Адмирал
2) Лимонница
3) Траурница
4) Дневной павлиний глаз
5) КрапивницаСравни бабочек. В чём их сходство и различия? По каким признакам ты узнаёшь этих бабочек в природе? Прочитай об этих бабочках в книге «Зелёные страницы» (рассказ «Первые бабочки») и подготовь сообщение. Постарайся увидеть этих бабочек в природе. Не лови их!
Здесь ты можешь записать план своего сообщения или важные сведения о бабочках.
Крапивница — одна из самых известных бабочек. Её назвали так потому, что её гусеницы кормятся листьями крапивы. Но многие её называют шоколадницей, что неправильно.Лимонница — очень красивая бабочка. Самец бабочки цвета жёлтого лимона, за что и получил название. Эта бабочка зимует взрослой и появляется ранней осенью. Гусеницы её живут на крушине, размах крыльев лимонницы 5 см.
6. Папа Серёжи и Нади предлагает тебе задание. Полюбуйся весенней природой и по своим наблюдениям выполни рисунок «Красота весны».
Вы уже знаете, что такое слово. Каждое слово описывает той или иной предмет, указывает на его месторасположение и дает ему название. Однако слова в русском языке не существуют сами по себе. Они объединяются в синтаксическую конструкцию, которая называется предложением.
Предложение – это набор слов, которые связанные между собою по смыслу. Например: Даша пошла в магазин. Витя ловил рыбу. В саду росли цветы. Благодаря предложению мы не только можем узнать действие, которое совершается или будет совершенно определенным предметом, но и можем полноценно выражать свои мысли и передавать информацию.
Ведь когда вы рассказываете маме о своих школьных друзьях, разговариваете с учителем в школе, или общаетесь с одноклассниками – вы используете в своей речи именно предложения. Предложения также используются в письменной форме.
На письме, букву, с которой начинается предложение, следует писать большой. Например: Правильно писать: Девочка читала книжку. Белка еле вкусные орехи. Мы видим, что слова «девочка» и «белка» в предложении пишутся с большой буквы.
Вы, наверное, очень много раз слышали выражение «живая и неживая природа». Давайте разберемся, что же это выражение означает. Природа – это, все, что окружает людей, и то, что они сами не сделали. Природа состоит из двух составляющих: живой и неживой природы.
Живая природа – это те предметы, которые могут дышать, расти и умирать, точно также как человек. К живой природе относятся грибы, растения, животные, бактерии и сам человек. Неживая природа – это те предметы природы, которые не растут.
Они находятся все время в одном и том состоянии. Это вода, небо, камни, почва, радуга, ветер, дождь.
Также к неживой природе относятся небесные светила – Луна и Солнце. Живая и неживая природа взаимосвязана между собой. Неживая природа способствует жизни живой природы. Например, все мы знаем, что рыбки живут в воде.
Вода – это неживая природа рыбка – живая. Если бы не было воды, рыбки бы не смогли жить. Растения живут благодаря солнечному свету. Солнце – это неживая природа.
Давайте попробуем составить предложения, и описать живую и неживую природу в них.
На грядках росли огурцы и помидоры. Огурцы и помидоры – растения (живая природа) растут на почве (неживая природа).
В небе летел гордый сокол. Сокол – птица (живая природа), небо – неживая природа.
Маша купалась в пруду. Маша – это человек (живая природа), пруд – неживая природа.
Зайчик кушал зеленую травку. Зайчик – животное (живая природа), травка – растение (живая природа)
Вода покрывала камни на берегу.
Вода – неживая природа, камни – неживая природа.
Бабушка смотрела на солнце. Бабушка – это человек (живая природа), Солнце – небесное светило (неживая природа)
Кошка охотилась на птичек. Кошка и птички – представители животного мира, а значит – относятся к живой природе.
Ветер срывал листья с дерева. Листья – это живая природа, ветер – неживая природа.
Скачать природа 2 клас fb2
Сообщение о природе 2 класс. Рассказ о живой природе для 2 класса. Природа – это всё необходимое для жизни человека. Кислород, земля, солнце. Дети, а также и взрослые срывают цветы и ломают деревья, не задумываясь, сколько времени надо цветку или дереву, чтобы вырасти.Весной появляются первые цветы, а на деревьях набухают почки, из которых потом распустятся листочки Библиотека материалов Дум Думыча.
Природа – это всё необходимое для жизни человека.
Презентация на тему: Что такое природа (2 класс). Скачать эту презентацию. № слайда 1. Описание слайда: Что такое природа? № слайда 2. Описание слайда Природа вокруг нас.Всё что окружает нас – растения, животные, вода, воздух, камни, песок, солнце, луна, звёзды,- это природа. № слайда 4. Описание слайда: Какая бывает природа? № слайда 5. Описание слайда: что относится к неживой природе?небо облака солнцевоздухзвёздылуна. № слайда 6. Описание слайда.
Видеоурок по окружающему миру 2 класс. 49 просмотров 49 тыс. просмотров. • 3 авг. г. Контрольная работа тестовая по теме природа 2 класс. Просмотр содержимого документа «Контрольная работа по окружающему миру 2 класс по теме “Природа”.» Тест по разделу «Природа» 1 вариант. ФИ_. 2. Неживой природе; 3. Предметам рукотворного мира. Каким цветом на карте обозначена вода? 1.Зелёным; 2. Коричневым; 3.Голубым. Что такое хвоинки? 1. Иголки. Основные понятия природа, инопланетянин, экологическая катастрофа.
Формы урока фронтальная, индивидуальная, парами. В классе12 человек. По данной теме отводится 20 часов. Данный урок последний.
Пояснительная записка. «Неживая и живая природа. Явления природы». (13 слайдов). Презентация к уроку окружающего мира во 2 классе по программе “Школа России”. Знакомит детей с понятиями “неживая и живая природа”, “явления природы”.
Действия в презентации происходят по щелчку. 2 слайд – вопросы в кроссворде появляются при щелчке на цифры по порядку, а ответы появляются при щелчке на кнопку «Ответ». Что такое природа (2 класс). Скачать эту презентацию. Описание презентации по отдельным слайдам: 1 слайд. Что такое природа? 2 слайд. Цель урока: Познакомить детей с предметами живой и неживой природы. Развивать психические процессы: внимание, мышление, память.
Воспитывать бережное отношение к природе. 3 слайд. Всё что окружает нас – растения, животные, вода, воздух, камни, песок, солнце, луна, звёзды,- это природа. содержание. 4 слайд. природа неживая живая.
5 слайд. Погодные явления неживой природы зимой. Примеры погодных изменений: понижение температуры, мороз, снегопад, вьюга · Растут на крышах большие сосульки. Какие явления, живой природы. 2 класс. Примеры. Автор: Kron-b. Дата публикации: 24 сентября Опубликовано в Начальное образование.
Материал создан по программе учебника: «Окружающий мир 2 класс». Что такое явление природы?.
djvu, djvu, txt, djvuПохожее:
2. Коммуникативные УУД Логические познавательные УУД Логические познавательные УУД Выявление проблемы Логические и знаково-символические познавательные УУД | – На прошлом уроке мы говорили о нашем отношении к окружающему миру. Давайте немного поиграем и вспомним, как человек может относиться к себе, к людям, к природе и к тому, что они делают. На задание дается 3 минуты. Игра «Поиграем в отношение» За это время первый ряд подберет слова, выражающее отношение человека к себе, второй ряд – отношение к людям и к тому, что они делают, а третий – к природе. Не забываем, что отношение может быть не только хорошим, но и плохим. Выигрывает команда, подобравшая наибольшее количество слов. (Например, 1-й ряд – уважительное, доброе и т. – Какие у вас получились слова? – Ребята, как вы думаете, какое отношение мы должны воспитывать в себе к окружающим? (Доброжелательное, бережное) -Молодцы, вы все правы. Природу, нужно беречь, охранять и не загрязнять. – А чтобы проверить, что вы знаете о природе, я предлагаю вам выполнить тест. 1) Укажите, что сделано руками человека. а) облако б) космический корабль в) стол г) трава д) воробей е) солнце 2. Укажите, что не сделано руками человека. а) река г) вода б) кит д) небо в) парта е) дом 3. а) Природой называется все то, что окружает человека. б) Природой называется все то, что сделано руками человека. в) Природой называется все то, что окружает человека и не сделано его руками.
4. Укажите объекты природы. а) шкаф ж) телефон б) глина з) сыр в) стекло и) троллейбус г) обувь к) песок речной д) воздух л) песок сахарный е) магнитофон – Кто закончит, встаньте прямо и покажите свою красивую осанку. – Молодцы, поменяйтесь друг с другом листочками. (Проверка по слайду). – Если правильно, то ставим +, если нет то -. В конце работы подсчитайте, сколько плюсиков у вас получилось. – Обменяйтесь обратно листочками. – Поднимите руку те, у кого нет ни одной ошибки. – А у кого одна? – А у кого две? – Молодцы, я вижу, что вы справились с заданием. – Посмотрите на слайд. Кто это пришел к нам сегодня в гости? (муравей) – Ребята, а почему он такой грустный? (нам надо ему помочь). – Здравствуйте, ребята. Меня зовут муравей Анц, и у меня действительно случилась беда, я к вам нес одно слово, очень важное, но по дороге я упал и растерял все буквы. – Помогите мне решить кроссворд, отгадайте все загадки и найдите ключевое слово. Не по рыбам, а сети расставляет. (Паук) У родителей и деток вся одежда из монеток. (Рыба) Ходит, спесь надуваючи. (Индюк) Без языка, а говорит, без ног, а бежит. По синему морю белые гуси плывут. (Облака) И тонок, и долог, а сядет – в траве не видать. (Дождь) Сам алый, сахарный, кафтан зеленый, бархатный. (Арбуз) – Ребята, посмотрите на наш кроссворд, какое же у нас слово с вами получилось (Природа). – Так называется следующий наш раздел. – Как вы думаете, чему мы будем учиться, изучая этот раздел? – Откройте учебник на странице 23 учебника. – Прочитайте, правильно ли мы определили. – Что привлекло ваше внимание? – Что захотелось изучить из раздела? – Посмотрите на наш кроссворд, как вы думаете, на какие группы можно разделить эти слова? (Живое и неживое) – Правильно, какие слова мы отнесем к живой природе? (Паук, рыба, индюк) – А что к неживому? (Ручей, облако, дождь, арбуз). – Предположите, о чем мы будем говорить на уроке? (О живой и неживой природе) – Правильно, тема нашего урока «Неживая и живая природа». – Какие учебные задачи мы поставим перед собой? – Ребята, наш друг благодарит вас за помощь и предлагает прочитать и проверить правильно ли мы с вами определили учебные задачи. | Работа в микрогруппе: умение слушать друг друга, соглашаться или возражать, делать выводы. Делают вывод о том, что отношение к себе и к людям – это нравственное отношение. Отношение к природе – это экологическое отношение. Выполняют тест Проверяют результаты друг у друга, сравнивая с эталоном на слайде. Оценивают работу по критериям. Рассматривают слайд, принимают учебную задачу, решают кроссворд; анализируют содержание, выделяют главные признаки, отгадывают загадки, находят ключевое слово. Знакомятся с содержанием раздела «Природы» по учебнику, высказывают предположения, что будут изучать в данном разделе. Вспоминают, на какие части делится природа, приводят примеры из кроссворда. Сравнивают свои учебные задачи с задачами муравьишки вопросика. | 3. Решение проблемы Коммуникативные УУД Познавательные УУД Логические познавательные УУД Коммуникативные УУД | – С давних пор люди стремятся узнать как можно больше о мире, в котором живут. Солнце и звезды, горы и реки, растения и животные – всё интересует человека. В результате долгих наблюдений за природой человек разделил все её объекты на две большие группы: живую и неживую природу. Солнце, воздух, вода, полезные ископаемые – это неживая природа. Растения, человек, животные – живая природа. -Давайте вспомним, что относится к природе. Это то, что нас окружает и не создано руками человека) – Что необходимо растениям и животным для жизни? (Солнце, воздух, вода) -Откройте учебник на 24-25 странице. – Рассмотрите фотографии. На какие группы можно разделить изображенные на них предметы. – У вас на партах лежат фишки синего и зеленого цвета. -Как вы думаете, куда можно положить эти фишки? (Синие – неживая природа, зеленая – живая) – Молодцы, правильно. – А сейчас я предлагаю вам игру «Живая и неживая природа». -Будем работать с фишками, я буду называть предмет, если он относится к неживой природе, то вы должны поднять синюю карточку, если к живой – зеленую. (Учитель называет 10-15 предметов). – А сейчас поиграем еще в одну игру – «Смотри не ошибись!» (Учитель прикрепляет на доску карточки: «живая природа», «неживая природа» и раздает детям по 2-3 карточки с изображениями предметов живой и неживой природы) – Вы должны выйти к доске и расположить карточки по группам. Результат игры проверяется, найденные ошибки исправляются. | Слушают рассказ, готовятся отвечать на вопросы Высказывают свои мнения Рассматривают фотографии, определяют и делают вывод Высказывают свои предположения Работают с фишками, определяют и размышляют, над полученной информацией Доносят свою позицию до других | 4. Организация самостоятельной работы Коммуникативные УУД Регулятивные УУД Личностные УУД Логические познавательные УУД Познавательные УУД | – А теперь делимся на группы. Каждая группа получает карточки с заданиями. (Раздается 4 карточки) Ответы команд выслушиваются, ошибки исправляются. Физкультминутка – Мы с вами определили, что все предметы природы можно разделить на две большие группы. – Связаны между собой как-то эти группы? – Правильно, в природе всё связано друг с другом. Вспомните, что необходимо растениям и животным для жизни? – Рассмотрите схему на странице 27. Что обозначают стрелки на этой схеме? – Прочитаем вывод под схемой. Между собой связаны предметы неживой и живой природы. Живые существа также влияют на жизнь друг друга. – Рассмотрите рисунки на странице 26. Обоснуйте, почему живая природа не может существовать без неживой. | Делятся на 4 группы, распределяют роли Волевая саморегуляция, развитие физических способностей Осмысливают вопросы, делают выводы по ним Извлекают информацию из схемы, делают выводы |
L1
260 Рошель Гельман
Ссылки
Брансфорд Дж.
Д., Браун А. Л., Кокинг Р. Р., ред. (1999) Как люди учатся: мозг, разум, опыт и школа.
Вашингтон, округ Колумбия: Национальная академия наук.
Кэри С. (2001) О самой возможности разрывов в концептуальном развитии. В: Язык, мозг и когнитивное развитие
(Dupoux E, ed), 304–324. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
Cordes S, Gallistel CR, Gelman R, Latham P (2007) Невербальная арифметика в арифметике: свет от шума.
Percept Psychophys 69: 1185–1203.
Ericsson KA (2006) Влияние опыта и целенаправленной практики на развитие превосходных экспертных характеристик
. В: Кембриджский справочник по опыту и работе экспертов (Ericsson KA, Charness N, Feltovich
P, Hoffman RR, eds), 685–706. Кембридж: Издательство Кембриджского университета.
Гельман Р. (1972) Логическая способность очень маленьких детей: правила числовой инвариантности. Child Dev 43: 74–90.
Гельман Р. (1990) Первые принципы организуют внимание к соответствующим данным и приобретение числовых и причинно-следственных
концепций.
Когнитивные науки 14: 79–106.
Гельман Р. (2002) Оживляет и другие мирские вещи. В: Репрезентация, память и развитие: Очерки в честь Жана Мандлера
(Штейн Н., Бауэр П., Рабиновиц М., ред.), 75–87. Махва, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.
Гельман Р. (2006) Маленький ребенок как арифметик натуральных чисел. Curr Dir Psychol Sci 15: 193–197.
Гельман Р., Бреннеман К. (2004) Соответствующие пути для дошкольного научного обучения. Ранний ребенок Q Rev 19:
150–158.
Гельман Р., Бреннеман К., Макдональд Дж., Роман М. (в печати). Дошкольные пути к науке. Балтимор:
Брукс.
Гельман Р., Дургин Ф., Кауфман Л. (1995) Различие между одушевленными и неодушевленными: не только движением.
В: Причинность и культура (Спербер Д., Премак Д., Премак А., ред.), 150–184. Оксфорд: Plenum Press.
Гельман Р., Лукариелло Дж. (2002). Обучение в когнитивном развитии. В: Справочник Стивенса по экспериментальной психологии
, том 3. 3-е изд.
(Пашлер Х., Галлистель С.Р., ред.). Нью-Йорк: Вили.
Гельман Р., Уильямс Э. (1998) Создание ограничений для когнитивного развития и обучения: специфика предметной области
и эпигенез. В кн .: Справочник по детской психологии, 5-е изд.(Кун Д., Зиглер Р., ред.), Том 2: Познание, восприятие
и язык, 575–630. Нью-Йорк: Вили.
Хартнетт П.М., Гельман Р. (1998). Раннее понимание чисел: пути или препятствия на пути к построению нового понимания
? Изучите Instr 8: 341–374.
Hurewitz F, Papafragou A, Gleitman LR, Gelman R (2006) Асимметрии в получении чисел и
квантователей. Lang Learn Dev 2: 77–96.
Macario J (1991) Использование цвета детьми раннего возраста при классификации: еда и предметы канонического цвета.Cogni-
tive Dev 6: 17–46.
Massey C, Gelman R (1988) Способность дошкольников решать, может ли сфотографированный незнакомый объект перемещаться
сам. Дев Психол 24: 307–317.
Mix KS, Levine SC, Huttenlocher J (1997) Числовая абстракция у младенцев: Другой взгляд.
Дев Психол 33:
423–428.
Obrecht N, Chapman G, Gelman R (2007) Интуитивные t-тесты: непрофессиональное использование статистической информации. Психон Б Ред.
14: 1147–1152.
Saxe R, Tenenbaum J, Carey S (2005) Секретные агенты: выводы о скрытых причинах 10- и 12-месячных
младенцев. Psychol Sci 16: 995–1001.
Spelke ES (2000) Основные домены. Am Psychol 55: 1233–1243.
Ваксман С., Медин Д., Росс Н. (2007) Фолькобиологические рассуждения с точки зрения межкультурного развития:
Ранние эссенциалистские представления сформированы культурными верованиями. Дев Психол 43: 294–308.
Представления одушевленных и неодушевленных объектов в мозгу приматов кажутся анатомически и функционально диссоциированными.Насколько вариации в настройке категории объектов в разных местах коры головного мозга можно объяснить с помощью различия между живым и неодушевленным? Как различие между одушевленным и неодушевленным отражается в расположении репрезентаций объектов на корковой поверхности? Чтобы исследовать эти проблемы, мы записали ЖЕЛТУЮ активность в зрительной коре, когда испытуемые просматривали потоки естественных сцен.
Затем мы построили явную модель настройки объект-категории для каждого вокселя вдоль кортикальной поверхности.Мы подтвердили, что эти модели точно предсказывают реакцию на новые сцены для вокселей, расположенных в передних визуальных областях, и что они могут использоваться для точного декодирования нескольких объектов одновременно из новых сцен. Наконец, мы использовали анализ главных компонентов, чтобы охарактеризовать вариацию в настройке категории объекта по вокселям. Примечательно то, что мы обнаружили, что первый главный компонент отражает различие между одушевленными и неодушевленными объектами. На это измерение приходится от 50 до 60 процентов общего разброса настройки категорий объектов по вокселям в передних визуальных областях.Важность различия между живым и неодушевленным далее отражается в расположении вокселей на корковой поверхности: воксели, которые предпочитают одушевленные объекты, обычно располагаются перед ретинотопными визуальными областями и окружены вокселями, которые предпочитают неодушевленные объекты.
Таким образом, наша явная модель настройки объект-категория объясняет анатомическую и функциональную диссоциацию одушевленных и неодушевленных объектов.
Ключевые слова: fMRI, декодирование, кодирование, представление объекта
Существует множество свидетельств того, что представления одушевленных (то есть людей и животных) и неодушевленных (то есть всего остального) объектов диссоциированы в человеческом мозгу. Анатомическая диссоциация подтверждается данными о том, что повреждение передних зрительных областей может выборочно ухудшать обработку как одушевленных, так и неодушевленных объектов, не оказывая при этом никакого влияния на обработку объектов из другой категории (Caramazza and Shelton, 1998; Hillis and Caramazza, 1991; Warrington and Шаллис, 1984).Функциональная диссоциация подтверждается недавним исследованием Kiani et al. (2007), которые исследовали реакцию ~ 600 нейронов нижней височной (ИТ) коры обезьян на изображения ~ 1000 объектов.
Они сообщили о доказательствах иерархической кластеризации ответов населения в соответствии с категориями одушевленных и неодушевленных объектов. Последующее исследование ИТ человека с помощью фМРТ обнаружило векторы популяции вокселей, которые сгруппированы в соответствии с категориями одушевленных и неодушевленных объектов (Kriegeskorte et al., 2009).
Эти результаты поднимают несколько интересных вопросов об организации репрезентаций объектов в зрительной коре.Во-первых, насколько вариации в настройке категории объектов в разных местах коры головного мозга можно объяснить с помощью различия между живым и неодушевленным? Результаты, обсужденные выше, предполагают, что различие между живым и неодушевленным является важным по сравнению с другими категориальными различиями, но они не определяют, какую долю вариации в настройке объект-категория оно составляет. Во-вторых, как различие между одушевленными и неодушевленными объектами отражается на объектно-категориальной настройке отдельных участков коры головного мозга? Анализ поведенческих нарушений у пациентов с повреждением головного мозга или ретроспективный осмотр категорий объектов, лежащих в основе кластеров воксельных ответов (Kiani et al.
2007; Kriegeskorte et al., 2009) могут дать лишь частичные ответы. Самый простой способ ответить на этот вопрос – построить явные и точные модели настройки объект-категории для отдельных участков коры головного мозга. В-третьих, как представление категорий одушевленных и неодушевленных объектов организовано на поверхности зрительной коры? Результаты, обсужденные выше, предполагают, что участки коры головного мозга, сильно возбуждаемые (или подавляемые) объектами из любой категории, находятся рядом друг с другом, но они не предоставляют карту, которая показывает, как эти места расположены вдоль кортикальной поверхности.Наконец, сохраняется ли диссоциация между категориями одушевленных и неодушевленных объектов, когда субъекты просматривают несколько объектов, встроенных в сложную естественную сцену? Визуальная система эволюционировала для обработки сложных природных сцен с множеством объектов, но в большинстве исследований использовались деконтекстуализированные объекты, представленные изолированно.
Поэтому важно подтвердить, что различие между живым и неживым уместно в контексте натуралистического просмотра.
Мы ответили на каждый из этих вопросов, проанализировав данные, полученные в одном эксперименте фМРТ.СМЕШАННАЯ активность была записана в зрительной коре головного мозга, когда испытуемые просматривали большую серию сложных природных сцен. Для каждого записанного вокселя, который пересекается с корковой поверхностью, мы подбираем модель прогнозирующего кодирования (Naselaris et al., 2009), которая связывает объекты в просматриваемых сценах с вызванными ответами. Модель для каждого вокселя состояла из набора весов, которые описывают, как разные категории объектов влияют на ответы. Мы называем веса, оцененные для каждого вокселя, функцией настройки категории объекта .Мы подтвердили точность соответствия модели объект-категория каждому вокселю двумя способами. Во-первых, мы использовали его для прогнозирования активности, вызванной отдельным набором изображений (набор для проверки), которые не использовались для соответствия модели.
Во-вторых, мы использовали его для одновременного декодирования нескольких категорий объектов на основе активности тех вокселей, ответы которых были точно предсказаны. Чтобы описать, как настройка категории объекта изменяется в зрительной коре, мы применили анализ главных компонентов к функциям настройки категории объекта этих вокселей.Мы обнаружили, что первый главный компонент (ПК) описывает вариацию в предпочтении вокселей для категорий одушевленных и неодушевленных объектов, и что на этот ПК приходится 50–60 процентов от общей вариации в настройке категорий объектов по вокселям. Затем мы построили карту кортикальной поверхности проекции функции настройки каждой категории объекта вокселя на первый компьютер. Эта карта показала, что воксели с проекциями на живой конец ПК расположены преимущественно перед ретинотопными областями и фланкируются вокселями с проекциями на неодушевленный конец ПК.Эти результаты дают объяснение функциональной и анатомической диссоциации между одушевленными и неодушевленными объектами с точки зрения явной модели настройки объект-категории.
Все данные МРТ были собраны в Центре визуализации мозга в Калифорнийском университете в Беркли с использованием МРТ всего тела Siemens Tim Trio 3T и 32-канальной катушки с фазированной решеткой. Рецепты нарезки немного различались у разных испытуемых. 32-канальная головная катушка Сименс использовалась для записи данных от субъекта 1.Последовательность плоской визуализации градиент-эхо-эхо в сочетании с настраиваемым РЧ-импульсом возбуждения (шунтирования жира), специфичного для воды, использовалась для сбора функциональных данных. Тридцать один осевой срез покрыл весь мозг. Каждый срез имел поле зрения 224 × 224 мм, 2 , толщину среза 3,50 мм и зазор между срезами 0,63 мм (размер матрицы 100 × 100; 2004,5 мс TR; 33 мс TE; угол поворота 74 °; размер вокселя 2,24 × 2,24 × 4,13 мм 3 ). Задняя половина 32-канальной катушки для головы Сименс использовалась для испытуемого 2, поэтому для этого испытуемого она функционировала как 20-канальная поверхностная катушка.
Последовательность плоской визуализации градиентного эхо-эха в сочетании с настраиваемым насыщающим жир РЧ-импульсом использовалась для сбора функциональных данных. Двадцать пять осевых срезов покрывали затылочную, затылочно-теменную и затылочно-височную кору с наибольшей чувствительностью приемной катушки. Каждый срез имел поле зрения 234 × 234 мм 2 , толщину среза 2,59 мм и зазор между срезами 0,39 мм (размер матрицы 104 × 104; TR = 2009,9 мс; TE = 35 мс; угол поворота = 74 °; размер вокселя. = 2,25 × 2,25 × 2,99 мм 3 ).
стимулы представляли собой 1386 цветных естественных сцен. Некоторые сцены были взяты из коллекции, доступной для продажи в Lotus Hill Institute (Ухань, Китай), а другие были выбраны из Google Images. Все сцены имели размер 20 ° × 20 ° (500 × 500 пикселей). Центральный квадрат фиксации (0,2 ° × 0,2 °; 5 × 5 пикселей) произвольно менял цвет (красный, зеленый, синий, желтый, белый) с частотой 3 Гц для обеспечения постоянной видимости.
Данные для обучения модели и проверки модели собирались во время каждого сеанса сканирования.Сеансы сканирования состояли из отдельных прогонов обучения и проверки. Учебные прогоны (всего 36 в 5 сессиях) длились 5,23 минуты и состояли из 36 отдельных изображений, представленных по 2 раза каждое. Цикл валидации (всего 21 в 5 сеансах сканирования) длился 5,23 минуты и состоял из 6 отдельных изображений, представленных по 12 раз каждое. В ходе тренировочных прогонов было представлено в общей сложности 1260 различных сцен, а в ходе валидационных прогонов было представлено в общей сложности 126 различных сцен. Этот экспериментальный план основан на предыдущих исследованиях нашей лаборатории, показывающих, что для построения оптимальных моделей кодирования данные оценки должны отбирать пространство стимула как можно шире, но данные проверки должны содержать много повторов (Дэвид и др.2005). Сцены выбирались случайным образом для каждого прогона, но не повторялись во время прогона.
Сцены были представлены в последовательных 4-секундных периодах. В каждый период фотография мигала с интервалом в 200 миллисекунд (200 ВКЛ, 200 ВЫКЛ) в течение 1 секунды, а затем 3 секунды серого фона. Квадрат для фиксации присутствовал всегда.
Функциональные объемы мозга были реконструированы, а затем зарегистрированы в сеансах сканирования. Данные временного ряда использовались для оценки времени отклика для каждого воксела отдельно.Деконволюция этого временного отрезка из данных дала оценку амплитуды отклика (одно значение) на каждую сцену для каждого воксела (подробности см. В Kay et al., 2008). Ранние и промежуточные визуальные области (V1 – V4, V3a / b и LO) были идентифицированы с использованием данных ретинотопного картирования, собранных в отдельных сеансах сканирования (Hansen et al., 2007). Веретенообразное лицо – это (FFA; Kanwisher et al., 1997), площадь парагиппокампа (PPA; Epstein and Kanwisher, 1998), ретросплениальная кора (RSC), экстра-полосатая область тела (EBA; Downing et al.
, 2001) и затылочной области лица (OFA) были идентифицированы в отдельном эксперименте с использованием стандартных функциональных локализаторов (Spiridon et al., 2006).
Перед экспериментом каждый из стимулов естественной сцены был помечен авторами. Ярлыки состояли из определенных имен объектов, выбранных в соответствии с разговорным английским языком (см. Примеры). Около половины сцен, использованных в эксперименте, были изначально маркированы институтом Lotus Hill, и были проверены и исправлены авторами по мере необходимости.Остальные сцены были помечены авторами с использованием специально созданного графического интерфейса. Затем авторы использовали метки, чтобы отнести каждый объект в каждой сцене к одной из 19 категорий объектов. Категории были выбраны на основе предыдущих экспериментов (Naselaris et al., 2009) и интуиции. В частности, мы проводили различие между «толпой людей» и «несколькими людьми», потому что в сценах, изображающих толпы, трудно разрешить конкретные черты отдельных лиц.
Выбор категорий гарантировал, что все объекты могут быть однозначно отнесены к одной и только одной категории.Обратите внимание, что метки не присутствовали во время визуального представления стимулов.
(слева) Для нашего анализа представления объектов был выбран набор из девятнадцати категорий объектов. (посередине) Несколько примеров объектов, входящих в каждую категорию объектов. Объекты, выделенные цветным шрифтом, появляются в соответствующей естественной сцене справа. (справа) Все природные сцены, показанные здесь, были отобраны из 1386 представленных во время эксперимента.Перед экспериментом объекты в каждой естественной сцене были помечены и отнесены к соответствующей категории объектов. Весь набор природных сцен содержал множество примеров объектов, принадлежащих к каждой категории.
Модель “объект-категория” является основой для всех анализов, представленных в этой статье.
Для построения модели «объект-категория» 19 обсуждаемых выше категорий объектов были закодированы с использованием индикаторных переменных. Для каждой естественной сцены вектор-индикатор объекта o T = ( o 1 ,…, o 19 ), o i ⋹ [0, 1] указывает, какие из девятнадцати категорий объектов, перечисленных в, присутствуют ( o i = 1) или отсутствует ( o i = 0) в сцене.Модель категории объектов состоит из набора весов w T = ( w 1 ,…, w 19 ), применяемых к каждому из этих индикаторов объекта. Для каждого воксела подходит уникальный набор весов (раздел 2.8), который в основном тексте упоминается как функция настройки категории объекта для воксела. Как только веса подобраны, прогнозируемый отклик, r , вокселя на естественную сцену с объектами, заданными как o , задается как r = w T o .
В качестве контроля мы сравнили точность предсказания модели категории объектов с точностью предсказания чисто структурной модели, основанной на вейвлетах Габора. Модель вейвлетов Габора состоит из банка из 928 комплексных вейвлетов Габора. Вейвлеты Габора возникают на четырех пространственных частотах: 2, 3,6, 6,6 и 12 циклов на поле зрения (FOV = 20 °; изображения были представлены с разрешением 500 × 500 пикселей, но для этого были уменьшены до 32 × 32 пикселей. анализ) и две ориентации: 0 ° и 90 ° (мы использовали только две ориентации, потому что при предварительном моделировании мы обнаружили, что ориентация очень слабо влияет на точность прогноза модели).Каждый вейвлет умножается на гауссову огибающую, где соотношение между стандартным отклонением и пространственным периодом вейвлета составляет 0,55. Вейвлеты располагаются на фиксированной квадратной сетке, закрывающей поле зрения. Шаг сетки устанавливается таким образом, что вейвлеты на каждой пространственной частоте разделяются 2 стандартными отклонениями их соответствующих гауссовых огибающих. Как и модель объектной категории, вейвлет-модель Габора включает в себя набор весов, w , которые применяются к выходным данным вейвлетов Габора.Каждому вокселю соответствует отдельный набор весов. Как только веса подобраны, прогнозируемый отклик, r , воксела на естественную сцену s будет r = w T f ( s ). Здесь f ( s ) описывает вейвлет-фильтрацию Габора и дополнительное нелинейное преобразование: f ( s ) = log (| G s |), где G – матрица со строками, содержащими комплексные вейвлеты Габора.Фазовая инвариантность достигается взятием величины |. | отфильтрованных сцен. Логарифмическое преобразование было применено, потому что в других исследованиях мы обнаружили, что нелинейности сжатого вывода могут повысить точность модели (Nishimoto et al., 2011). Хотя логарифмическое преобразование не является полностью оптимальным (Vu et al., 2011), этого было достаточно для целей настоящего исследования.
Для каждой модели координатный спуск с ранней остановкой (Naselaris et al., 2009) был использован для нахождения набора весов w , который минимизировал сумму квадратов ошибок между фактическим и прогнозируемым ответами на обучающем наборе. Мы обнаружили, что эта процедура регрессии намного более надежна, чем обычная линейная регрессия, даже когда количество наблюдений превышает количество параметров модели (Naselaris et al., 2009). Для каждого воксела эта минимизация была выполнена на трех наборах из M-l обучающих выборок ( M = 1260, l = M * 0.1), выбранный случайным образом без замены. Оценки веса обновлялись до тех пор, пока ошибка на задержанных выборках (набор для ранней остановки ) не начала последовательно увеличиваться. Каждый набор произвел отдельную оценку w j ( j = [1, 2, 3]). w был установлен равным среднему арифметическому ( w 1 , w 2 , w 3 ). Эта процедура подгонки была реализована с помощью STRFlab (Naselaris et al., 2009) бесплатный набор инструментов MATLAB (Mathworks. Natick, MA).
Мы также использовали модель категорий объектов для декодирования нескольких категорий объектов из ответов вокселей. Пусть r обозначает собранные ответы N отдельных вокселей в векторе ответа вокселей Nx 1. Для каждой сцены мы находим вектор индикатора объекта o * , который максимизирует вероятность множественных вокселей (Naselaris et al, 2009), соответствующую модели кодирования категории объекта.Предполагая, что на отклики вокселей влияет гауссовский аддитивный шум, вероятность множественности вокселей является многомерным распределением Гаусса:
, где W ( N × 19 ) – это матрица со строками, заданными весами модели кодирования (т. Е. Функциями настройки категории объекта) выбранных вокселей, а S ( N × N ) – ковариационная матрица шума (раздел 2.10). Эта функция определяет вероятность того, что естественная сцена с вектором индикатора объекта o вызвала наблюдаемую реакцию r .
Вектор индикатора объекта o * , который максимизирует вероятность нескольких вокселей, был найден перебором: были сгенерированы все возможные векторы индикатора объекта (за исключением нулевого вектора без объектов; 2 19 -1 различных двоичных векторов) и оценивалась с помощью функции правдоподобия с множеством вокселей, и был выбран вариант с наибольшим правдоподобием.
Категории объектов декодирования требуют оценки функции правдоподобия нескольких вокселей, указанной выше (раздел 2.9). Чтобы оценить функцию правдоподобия для нескольких вокселей, мы должны сначала оценить ковариационную матрицу шума S :
, где <> обозначает усреднение по всем выборкам в обучающем наборе. Инверсия S обычно нестабильна. Поэтому мы использовали регуляризацию Тихонова (или регуляризацию гребня) для регуляризации обратной операции (Тихонов, Арсенин, 1977). С помощью этого метода мы оцениваем вероятность множественных вокселей, заменяя S −1 на S + = ( S + α I ) −1 .Здесь , – это единичная матрица, а α – параметр регуляризации, который оптимизируется отдельно для каждой отдельной попытки декодирования с использованием процедуры исключения одного исключения. Чтобы декодировать объекты в сцене j th , точность декодирования оценивалась в оставшихся 125 попытках декодирования с использованием диапазона из 8 различных значений α с логическим интервалом между 0,01 и 100. Затем для декодирования использовалось оптимальное значение α. на левом j th проб.
Чтобы минимизировать потенциальную систематическую ошибку выбора, воксели, используемые для декодирования категории объекта, были выбраны с использованием только обучающих данных. Данные проверки не использовались для выбора вокселей. Для каждого воксела точность предсказания (то есть коэффициент корреляции) оценивалась на каждом из наборов ранней остановки и усреднялась по наборам. Вокселы, средняя точность предсказания которых для ранней остановки была значительной ( p <.01) были выбраны для использования в декодировании категорий объектов. Для субъекта 1 общее количество выбранных вокселей составляло 596. Для субъекта 2 общее количество выбранных вокселей составляло 653. Мы подчеркиваем, что в этой процедуре выбора не использовались какие-либо данные, которые впоследствии использовались для анализа декодирования.
Чтобы определить, влияет ли на производительность декодирования количество категорий объектов в сценах, мы сравнили вероятность множественных вокселей (см. 2.9 выше) вектора индикатора истинного объекта для каждой сцены с многовоксельной вероятностью любого другого возможного индикатора объекта. Таким образом, мы определили долю экземпляров, в которых p ( r | o ′ )> p ( r | o ), где o ′ – истинный объект. вектор индикатора для сцены, а o – один из других возможных векторов индикатора объекта. Эту долю можно интерпретировать как вероятность того, что декодер правильно различит истинный индикаторный вектор объекта и индикаторный вектор объекта для другой случайно выбранной сцены.Эта доля отображается как функция количества категорий объектов (т. Е. Суммы элементов из o ′ ) в.
Точность декодирования как функция количества категорий объектовГоризонтальная ось показывает количество категорий объектов, а вертикальная ось показывает долю правильных идентификаций изображения при сравнении истинной сцены по одному за раз , ко всем другим возможным сценам. Пунктирные серые линии обозначают 95% доверительные интервалы начальной загрузки.Точность декодирования не показывает систематической связи с количеством категорий объектов, а нижняя граница доверительного интервала обычно выше вероятности (0,5) для всех категорий объектов.
Точность декодирования категории объекта () была определена количественно с помощью анализа рабочих характеристик приемника (ROC) (см. Введение в Fawcett, 2006). Для каждой категории объектов истинный положительный коэффициент (TPR) был определен как доля случаев, когда категория объектов была правильно декодирована как присутствующая в сцене.Частота ложных срабатываний (FPR) определялась как доля случаев, когда категория объекта была неправильно декодирована как присутствующая. TPR и FPR рассчитывались отдельно для каждой категории объектов. Обратите внимание, что если бы все категории объектов возникли с равной вероятностью и категории объектов были выбраны случайным образом, TPR был бы равен FPR для каждой категории объектов. Следовательно, objectcategory Точность декодирования определялась как расстояние точки ( x, y ) = (FPR, TPR) от линии на единицу. Здесь мы называем это средним расстоянием различимости .
Для проверки того, что категории объектов имеют неравные вероятности появления, значимость точности декодирования для каждой категории объектов определялась с помощью теста перестановки. Категории декодированных объектов и истинные категории объектов были переставлены в ходе проверочных испытаний, и расстояние различимости для каждой из 19 категорий объектов было пересчитано. Эта процедура перестановки повторялась 1000 раз, чтобы создать распределение расстояний различимости, согласующееся с нулевой моделью.Точность для каждой конкретной категории объектов считалась значительной, если среднее расстояние различимости было больше или равно 95% значений в этом распределении.
Анализ главных компонентов (PCA; см., И) был впервые применен к функциям настройки объектной категории тех же вокселей, выбранных для анализа декодирования (раздел 2.11). Пусть P 1 (19 × 1) будет первым главным компонентом. Проекция функции настройки объектной категории для каждого воксела на первый главный компонент, представленный в, составляет p = WP 1 .Здесь W ( N × 19) – это матрица функций настройки категории объекта для всех N вокселей на кортикальной поверхности (а не только тех, которые выбраны для анализа декодирования).
Анализ главных компонентов функций настройки объектаРезультаты анализа главных компонентов (ПК), примененные к функциям настройки категорий объектов тех же вокселей, выбранных в и. (слева) По горизонтальной оси отложены коэффициенты первого ПК. Все коэффициенты первого ПК имеют один и тот же знак (положительные) для одушевленных категорий и противоположны по знаку большинству коэффициентов для неодушевленных категорий.На первый ПК приходится 50–60% вариаций (ось Y, правые панели) в функциях настройки объекта по вокселям (p <0,01, тест перестановки). Критерием значимости для каждого ПК (пунктирная серая линия) является 99 -й процентиль гистограммы вариации, объясненной соответствующим ПК для 10 000 переставленных выборок. Эти результаты предполагают, что вариация в настройке категорий объектов в первую очередь отражает различия в предпочтениях одушевленных и неодушевленных объектов.
Расположение представлений одушевленных и неодушевленных объектов на поверхности коры головного мозга(слева) Кортикальная плоская карта, иллюстрирующая проекцию функции настройки каждой категории объекта вокселя на первый компьютер.Детали карт такие же, как в. Желтые воксели имеют большие положительные проекции на первый компьютер и обычно предпочитают одушевленные объекты. Синие воксели имеют негативные проекции на первый компьютер и обычно предпочитают неодушевленные предметы. Вокселы, которые предпочитают одушевленные объекты, имеют тенденцию занимать центральную плотность перед ретинотопными областями. Эта центральная плотность окружена вокселями с сильным предпочтением неодушевленных предметов. Расположение этих вокселов согласуется с расположением областей, относящихся к конкретным категориям (например,g., FFA и PPA), но они выходят далеко за рамки этих классических ROI. (справа) Гистограмма проекций функций настройки объект-категории на первый ПК (логарифмическая шкала). Цветовая шкала соответствует плоской карте справа.
Анимированные и неодушевленные представления объектов в функционально идентифицированных областях интереса(слева) Гистограммы проекции функций настройки объекта на первый ПК для вокселей в областях, связанных с местами (PPA и RSC), а также лиц или тела области (FFA, OFA, EBA).(справа) асимметрия гистограмм с 95% доверительными интервалами (c.i.). КИ для асимметрии были получены путем повторной выборки с заменой эмпирической гистограммы значений проекции 10 000 раз. C.i. границы не перекрываются, что указывает на то, что связанные с местом области смещены в сторону предпочтения неодушевленных категорий, а области, связанные с лицом и телом, смещены в сторону предпочтения одушевленных категорий.
Значимость основных компонентов определялась с помощью перестановочного теста.Веса функций настройки объектной категории были переставлены независимо для каждого воксела, а затем повторно применялся PCA. Эта процедура перестановки повторялась 10 000 раз, чтобы создать нулевое распределение вариации, объясненное каждым компьютером. ПК считался значимым, если вариация, которую он объяснил в фактических данных, превышала 99% значений в нулевом распределении для соответствующего ПК. Первый ПК считался значительно большим, чем второй ПК, если разница в вариациях, объясняемая каждым из них, превышала 99% значений в нулевом распределении для соответствующих различий.
ЖИРНЫЕ сигналы (далее обозначаемые как воксельные ответы ) были измерены в зрительно реагирующей коре головного мозга двух субъектов (раздел 2.1). Во время сканирования каждый объект просмотрел в общей сложности 1386 уникальных цветных естественных сцен (поле зрения ~ 20 градусов). Каждое сканирование давало непрерывно изменяющиеся ЖИРНЫЕ временные ряды для каждого воксела. Параметрическая модель функции гемодинамического ответа была подобрана отдельно к данным временных рядов ЖИРНЫМ шрифтом, записанным с каждого вокселя.Это, в свою очередь, использовалось для извлечения отклика каждого воксела на каждую естественную сцену (полные подробности см. В Kay et al., 2008, дополнительные материалы). Затем пары стимул / ответ были разделены на отдельные наборы для обучения модели и проверки модели. Обучающий набор использовался для оценки весов модели кодирования для каждого воксела и для выбора вокселей для последующего анализа декодирования; набор для проверки использовался для измерения точности предсказания подходящих моделей и для измерения точности декодирования.
Типичные стимулы естественной сцены показаны справа. Объекты в каждой сцене были помечены авторами, а затем отнесены к одной из 19 категорий объектов (раздел 2.5). Эти категории были основаны на модели, разработанной в нашей предыдущей работе (Naselaris et al., 2009). Например, объекты «медведь», «лосось» и «ручей» в верхней левой сцене были отнесены к категориям «наземное млекопитающее», «рыба» и «вода» соответственно. Категории объектов в каждой сцене были представлены вектором из 19 индикаторных переменных.В случае верхней левой сцены индикаторные переменные для «наземное млекопитающее», «рыба» и «вода» были установлены на 1. Индикаторные переменные для остальных 16 категорий объектов были установлены на 0. Регуляризованная регрессия (раздел 2.8). затем использовался для оценки отдельной модели кодирования для каждого вокселя с использованием индикаторных переменных и ответов, полученных в обучающем наборе модели (). Результирующая модель категории объектов для каждого воксела состояла из набора из 19 весов, которые отражают, как каждая конкретная категория влияет на отклики вокселей.Мы называем набор весов, оцененных для одного воксела, его функцией настройки объектной категории (см. Примеры).
Модель кодирования объектной категории, основанная на девятнадцати объектных категориях(A) Для каждого воксела на кортикальной поверхности была построена отдельная модель объектной категории. Модель категорий объектов предоставляет набор положительных (возбуждающих) или отрицательных (подавляющих) весов (нанесенных на график в виде заштрихованных квадратов), которые описывают, как присутствие каждой категории влияет на измеряемую ЖИРНУЮ активность.Переменные индикатора выделяют категории объектов, присутствующих в естественной сцене; соответствующие веса суммируются для получения предсказанного воксельного ответа. Отклики вокселей, предсказанные на отдельном наборе данных, не используемом для соответствия модели, используются для проверки точности модели. (B) Мы называем набор весов категорий объектов для каждого воксела функцией настройки категорий объектов . Здесь функции настройки категории объектов для двух вокселей представлены в виде столбчатых диаграмм. Воксель, показанный вверху, имеет самую высокую точность предсказания среди всех вокселей для объекта 1 (воксель # 21240, точность предсказания r = 0.697). Этот воксель сильно возбуждается несколькими людьми, хотя наземные и водные млекопитающие также вызывают существенные отклики. Воксель внизу имеет самую высокую точность предсказания среди всех вокселей для объекта 2 (воксель № 39097, точность предсказания r = 0,733). Этот воксель реагирует на широкий спектр неодушевленных категорий, включая небо, воду, искусственные сооружения и здания. S1 = субъект 1. S2 = субъект 2.
Для подтверждения любых выводов, сделанных на основе модели объект-категория, мы сначала провели два независимых теста, чтобы подтвердить ее точность.Во-первых, мы использовали подобранную модель для каждого вокселя, чтобы сгенерировать предсказанные отклики на естественные сцены в наборе проверки модели, и сравнили эти прогнозы с наблюдаемыми откликами. Мы обнаружили, что модель объект-категория дает точные прогнозы (p <0,01, нескорректированные; проверка корреляции между прогнозируемыми и измеренными ответами) воксельных ответов в широком диапазоне зрительной коры (см.). Полоса простирается от теменной коры до вентральной височной коры и охватывает множество функциональных областей интереса, отобранных по категориям (например,g, FFA и PPA).
Точность прогнозирования модели категорий объектов(A) Точность прогнозирования модели категорий объектов оценивалась отдельно для каждого вокселя, и эти значения проецировались на плоскую корковую карту (вверху, объект 1; внизу, объект 2). На карте белое пространство разделяет левое и правое полушария; серый цвет указывает места за пределами предписания среза; белые линии разграничивают функционально определенные области интереса: V1-V4, первичные зрительные области коры; LO, латеральный затылочный комплекс; OFA, затылочная область лица; FFA, квадратная поверхность лица; PPA, перигиппокампальная площадь; EBA, экстрастриарная область тела; RSC, ретроспленальная кора.Точность прогноза представлена с помощью цветовой шкалы, где черный означает низкую точность, а желтый – высокую точность. Точность прогнозирования наиболее высока для вокселей в зрительной коре, расположенных впереди зрительных областей с высокой ретинотопией (т. Е. V1-V4). (B) Точность предсказания для модели категории объект по сравнению с точностью предсказания для вейвлет-модели Габора. Вейвлет-модель Габора зависит исключительно от простых визуальных характеристик (например, пространственной частоты и ориентации) и не ссылается на девятнадцать категорий объектов, включенных в модель категорий объектов.Для каждого воксела предсказанные ответы на проверочные стимулы были сгенерированы отдельно с использованием как объектных категорий, так и вейвлет-моделей Габора. Точность прогноза модели категории объектов откладывается по оси ординат, а точность вейвлет-модели Габора откладывается по оси абсцисс. Многие воксели (черные точки), ответы которых точно предсказываются моделью категории объектов (черные точки над пунктирной горизонтальной линией), плохо предсказываются моделью вейвлетов Габора. Таким образом, модель объектно-категориальная модель точно предсказывает связанные с объектом реакции, которые нельзя объяснить простыми визуальными особенностями.
Модель объект-категория дает в основном плохие предсказания в более задних, ретинотопных областях зрения (то есть V1, V2, V3 и V4). Это говорит о том, что модель объект-категория не просто фиксирует ответы, вызванные простыми визуальными характеристиками, которые коррелируют с категорией объекта. Чтобы подтвердить это, мы сравнили точность прогнозирования модели объект-категория с точностью прогнозирования вейвлет-модели Габора, которая описывает, как каждый воксель настраивается для простых визуальных функций (то есть пространственной частоты, ориентации и ретинотопного местоположения).Это сравнение () показывает, что ответы вокселей, точно предсказанные моделью объект-категория, часто плохо предсказываются моделью вейвлета Габора. Таким образом, модель объектно-категориальная модель точно предсказывает связанные с объектом реакции, которые нельзя объяснить с помощью простых визуальных характеристик.
Тот факт, что модель объект-категория точно предсказывает отклики многих вокселей, не обязательно означает, что воксельные ответы кодируют информацию обо всех 19 категориях модели. Например, значительная точность прогноза может быть достигнута, если воксельные ответы кодируют информацию о людях и зданиях, но не о других категориях объектов.Тем не менее, если бы это было так, было бы невозможно декодировать какую-либо информацию о других категориях объектов из ответов вокселей. Чтобы контролировать этот случай, мы использовали модель «объект-категория» для декодирования каждой из 19 категорий объектов из ответов вокселей. Во-первых, модель категорий объектов использовалась для прогнозирования ответов на каждую возможную комбинацию из 19 категорий объектов (исключая нулевую комбинацию, не содержащую объектов). Чтобы максимизировать точность декодирования, этот анализ включал только вокселы, для которых модель объект-категория давала точные прогнозы (596 вокселей для субъекта 1; 653 вокселей для субъекта 2; в этом случае точность прогнозирования была измерена с использованием только обучающих данных, см. Раздел 2.11). Затем для каждой сцены в наборе проверки мы выбрали категории объектов, прогнозируемая реакция населения которых лучше всего соответствовала фактической измеренной реакции (подробности см. В разделах 2.9 и 2.10; Kay et al., 2008, Naselaris et al., 2009).
Категории декодированных объектов для двух сцен показаны в. Эти примеры показывают, что большинство категорий объектов, присутствующих в каждой сцене, можно декодировать правильно. Однако производительность декодирования может быть достигнута даже с помощью тривиального декодера, который просто предполагает, что все категории объектов присутствуют в каждой сцене.Таким образом, мы сравнили истинно положительный коэффициент (TPR; доля случаев, когда категория объекта правильно идентифицирована как присутствующая в сцене) с частотой ложных срабатываний (FPR; доля случаев, когда категория объекта неправильно определяется как присутствующая в сцене. ) для каждой из категорий декодируемых объектов. Для большинства категорий одушевленных и неодушевленных объектов TPR значительно больше, чем FPR (см. Раздел “Ресурсы”). Таким образом, большинство категорий объектов можно точно декодировать с помощью модели объект-категория.
Примеры нескольких категорий объектов, декодированных из сложных природных сценДекодирование может использоваться для подтверждения точности модели категории объектов.Здесь модель категорий объектов использовалась для декодирования категорий объектов из ответов вокселей, для которых модель категорий объектов обеспечивала хорошие прогнозы (субъект 1, n = 596; субъект 2, n = 653). (слева) Два стимула естественной сцены, выбранные из набора данных проверки. (справа) Категории объектов, заявленные декодером, присутствуют в каждой сцене. Категории объектов, правильно декодированные как присутствующие (т.е., ложные срабатывания) выделены серым цветом. Декодирование является точным как в разнородных сценах, в которых представлены объекты из многих категорий (вверху, предмет 1), так и в однородных сценах, в которых представлены объекты из меньшего числа категорий (внизу, предмет 2).
Точность декодирования для каждой категории объектовМодель категории объектов использовалась для декодирования категорий объектов в каждом изображении в наборе проверки с использованием ответов тех же вокселей, выбранных в. Точность декодирования для каждой из девятнадцати категорий объектов анализировалась независимо.(слева) Анимация категорий. (справа) Неодушевленные категории. (вверху) Тема 1. (внизу) Тема 2. Вертикальная ось на каждой панели показывает истинный положительный коэффициент (TPR), долю сцен, в которых объект был правильно декодирован как присутствующий. Горизонтальная ось на каждой панели показывает частоту ложных срабатываний (FPR), т.е. долю, некорректно декодированную как присутствующую. Сплошная линия на единице представляет скорости TPR и FPR, которые можно было бы ожидать, если бы ответы вокселей не предоставили декодируемой информации о категории объекта.Категории объектов, наиболее удаленные от линии в единице, – это те, которые были декодированы наиболее точно. Категории объектов, выделенные розовым и черным цветом, могут быть значительно декодированы (p <0,01 и p <= 0,05 соответственно, тест перестановки). Обратите внимание, что категории объектов имеют разные вероятности появления, поэтому значительное расстояние от линии в единице (закрытые линии указывают на значимость при p <0,05) варьируется в зависимости от категории объекта. Большинство категорий одушевленных и неодушевленных объектов декодируются точно.Сокращения: л. мам. = наземное млекопитающее, w. мам. = водное млекопитающее, инц. / рптл. = насекомое / рептилия, сев. гул. = несколько человек, толпа = толпа людей, артефакт. = артефакт, фурн. = мебель, еда = готовая еда, vhcl. = автомобиль, ул. = искусственное сооружение, корп. = (часть) здания, фт. / ве. = фрукты / овощи.
Точное декодирование также возможно, если декодер точно определил категории объектов в простых сценах, но не смог идентифицировать категории объектов в сложных сценах.Поэтому мы проанализировали производительность декодирования как функцию количества категорий объектов, присутствующих в сцене (). Мы обнаружили, что декодер может точно различать истинные индикаторные переменные для сцены и любой другой набор индикаторных переменных, независимо от количества объектов, присутствующих в сцене (подробности см. В разделе 2.12). Взятые вместе с результатами по точности предсказания, наши результаты декодирования подтверждают, что модель объект-категория точно описывает, как каждая категория объекта увеличивает или уменьшает воксельные ответы.
Подтвердив точность модели категории объект, мы использовали ее, чтобы исследовать, как различие между живым и неодушевленным отражается в настройке вокселей на категорию объекта. Мы применили анализ основных компонентов (PCA) к функциям настройки объектной категории всех вокселей, для которых модель категории объектов обеспечивала точные прогнозы (то есть те же воксели, выбранные для анализа декодирования, обсуждаемого в разделе 3.2; подробности см. в разделе 11). PCA разложил функции настройки объекта в этой совокупности на набор из 19 основных компонентов (ПК). Каждый ПК можно интерпретировать как ось в пространстве функций настройки категории объектов и ранжировать по степени вариации в настройке категории объектов, которую он объясняет. Таким образом, первый ПК (ПК 1) отражает наиболее важный источник вариаций в настройке категории объектов.
Примечательно, что различие между живым и неодушевленным было отражено ПК 1 (): все коэффициенты для категорий одушевленных объектов имеют один и тот же знак (положительный), но противоположны по знаку большинству коэффициентов для неодушевленных объектов (которые почти все отрицательный).Эта двухтактная связь между одушевленными и неодушевленными объектами указывает на то, что на первом ПК настройка категорий объектов варьируется от сильного предпочтения для одушевленных объектов и сильного предпочтения для неодушевленных объектов. Вокселы с функциями настройки категорий объектов, которые имеют большую положительную проекцию на ПК 1, будут возбуждены любым живым объектом и подавлены любым неодушевленным объектом. Вокселы с большой негативной проекцией будут возбуждены любым неодушевленным объектом и подавлены любым одушевленным объектом.ПК 1 объяснил 50–60% вариаций в настройке категорий объектов по вокселям (p <0,01, тест перестановки). ПК 2 также был значимым для обоих испытуемых, но он объяснял только 8–10% общей вариации в настройке категорий по вокселям (p <0,01, тест перестановки). ПК 1 объяснил значительно больше вариаций, чем ПК 2 (p <0,01, тест перестановки) для обоих субъектов. Таким образом, функциональная диссоциация между категориями одушевленных и неодушевленных объектов отражается в первичном источнике вариаций в настройке категории объектов.
Как изменение в настройке категории объекта вдоль ПК 1 отображается на кортикальной поверхности? Чтобы ответить на этот вопрос, мы отобразили проекцию функции настройки объект-категория для каждого воксела на ПК 1 (см.). На этих картах обнаружено интересное зеркально-симметричное расположение. Вокселы с наибольшим предпочтением одушевленных объектов занимают большую плотность перед ретинотопными визуальными областями и охватывают большую часть EBA, OFA, FFA и окружающую территорию.На картах воксели с наибольшим предпочтением неодушевленных объектов расположены либо выше, либо ниже центра этой плотности. Вокселы ниже занимают большую часть PPA; вокселы выше простираются дорсально от передней части V3a / b до области, занятой RSC. Такое зеркально-симметричное расположение согласуется с предложениями из предыдущего исследования (Hasson et al., 2003) и с расположением известных областей интереса для конкретных категорий. Например, PPA и RSC сильно активируются ландшафтами и зданиями. Наши данные показывают, что вокселы в PPA и RSC сильно смещены в сторону предпочтения неодушевленных объектов в целом (и).Напротив, FFA, OFA и EBA сильно активируются гранями и телами соответственно. На наших картах вокселы в этих областях смещены в сторону предпочтения анимированных объектов в целом (и). Наши карты также показывают множество вокселей, расположенных за пределами этих трех известных областей интереса, зависящих от категории, которые сильно отдают предпочтение либо одушевленным, либо неодушевленным объектам. Таким образом, вариация в специфичности категорий по этим трем областям интереса является частью более общей и пространственно обширной модели вариации, охватывающей различие между живым и неживым.
Мы показали, что наиболее важным источником различий в настройке категорий объектов является различие в предпочтении категорий одушевленных и неодушевленных объектов. Вокселы с сильным предпочтением неодушевленных объектов фланкируют высшие и низшие аспекты большой плотности вокселей с сильным предпочтением одушевленных объектов. Соответствующие местоположения этих вокселей согласуются с местоположениями известных областей интереса для конкретных категорий, но выходят далеко за их границы.
Во многих предыдущих экспериментах использовался целевой подход для исследования кодирования конкретных одушевленных и неодушевленных категорий (например, лица вместо мест). Напротив, наш эксперимент был очень общим и не был оптимизирован для проверки какой-либо конкретной гипотезы о представлении одушевленных и неодушевленных категорий. Фундаментальное различие между одушевленными и неодушевленными объектами выявилось из данных после соответствующего анализа.Киани и др. (2007) и Кригескорте и др. (2009) также использовали подход, основанный на данных, и пришли к такому же основному выводу. Тем не менее, в этих более ранних исследованиях использовался подход анализа множественных вокселей, в то время как мы использовали подход модели кодирования (Naselaris et al., 2011).
Наш подход к модели кодирования позволил нам оценить, насколько вариации в настройке категорий объектов по вокселям объясняются различием между живым и неодушевленным. Мы обнаружили, что 50–60% общей вариации объясняются этим различием.То есть большая часть различий в настройке отдельных вокселей на категории объектов связана со степенью предпочтения одушевленных и неодушевленных объектов. Учитывая, что в ответах вокселей достаточно информации для точного декодирования определенных подкатегорий одушевленных и неодушевленных объектов (например, «человек», «животное», «машина», «здание»; см.), Оставшиеся 50–40% вариации в настройке категории объектов должны быть отнесены к подкатегориям одушевленных и неодушевленных объектов. Полное понимание того, как организована настройка для конкретных подкатегорий, может быть получено путем анализа ПК за пределами первого порядка (т.е., 2 nd , 3 rd ,…). Наш предварительный анализ этих ПК более высокого порядка показывает, что их нелегко интерпретировать.
Для простоты в этой рукописи мы в совокупности упоминали вокселы, предпочитающие одушевленные или неодушевленные предметы, но эти термины рискуют чрезмерно упростить сложное пространственное расположение, видимое на картах (). Фактически наши результаты не предоставляют явных доказательств того, что воксели организованы в дискретные одушевленные и неодушевленные модули. Первый ПК – это ось, а не категоричное обозначение.По этой причине наши результаты показывают, что сила предпочтения категорий одушевленных или неодушевленных объектов может непрерывно меняться по кортикальной поверхности (см.). Фактически, карты кажутся совершенно совместимыми с пространственно плавным изменением представлений одушевленных / неодушевленных объектов. Конечно, отсутствие доказательств модульности не свидетельствует об ее отсутствии, особенно при анализе данных фМРТ. Следовательно, на основании наших данных мы можем только с уверенностью заключить, что пространственно плавное изменение представления объекта является жизнеспособной возможностью.
Hasson et al. (2003) сообщили о крупномасштабной зеркально-симметричной организации предпочтений в отношении зданий, лиц и артефактов в затылочно-височной коре перед ретинтотопическими зонами зрения. Дорсально и вентрально они обнаружили участки вокселей, которые предпочитали здания. Двигаясь к боковой поверхности с любого конца, они обнаружили чередующиеся участки вокселей, которые предпочитали артефакты и лица. Эта карта объектных предпочтений, по-видимому, была зарегистрирована на карте пространственного эксцентриситета: вокселы с более периферическими эксцентриситетами имели тенденцию предпочитать здания, в то время как воксели с перифовеальными эксцентриситетами имели тенденцию предпочитать лица или артефакты.
Карта ПК 1, показанная на, имеет зеркально-симметричную организацию, аналогичную описанной в Hasson et al. Полоса коры, которая лучше всего предсказывается моделью объектной категории, примерно соответствует передней части зрительной коры, проанализированной Hasson et al. Вокселы, которые предпочитают одушевленные категории, расположены на боковой части этой полосы, что согласуется с участками предпочтения лиц в Hasson et al. Вокселы, которые предпочитают неодушевленные категории, обычно расположены на дорсальных и вентральных концах этой полосы, что согласуется с участками, предпочитающими строить, у Hasson et al.Таким образом, наши данные свидетельствуют о том, что расположение предпочтений в зданиях и фасадах, описанное Hasson et al. может применяться в более широком смысле к другим категориям неодушевленных и одушевленных объектов.
В большинстве экспериментов фМРТ по представлению объектов использовались деконтекстуализированные объекты, которые представлены изолированно (например, Даунинг и др., 2006) или парами (МакЭвой и Эпштейн, 2009) на нейтральном фоне. . Использование естественных сцен поднимает важные концептуальные и методологические вопросы.Например, исследования репрезентации объектов часто противопоставляют ответы на «лица» и «места». Тем не менее, большинство естественных сцен изображают место, в том числе большинство из них изображают лица. Таким образом, использование естественных сцен заставляет рассматривать «области местности» с точки зрения конкретных категорий объектов, которые они представляют. Естественные сцены также более эффективны, потому что они предоставляют естественный способ исследовать несколько объектов за одно испытание. Наконец, естественные сцены явно более экологически значимы, чем простые стимулы, обычно используемые в экспериментах.Мы представили первую модель прогнозирующего кодирования, которая связывает активность вокселей напрямую с несколькими объектами в естественных сценах. Модель также предоставляет первые средства для одновременного декодирования нескольких объектов в естественных сценах. Таким образом, наши результаты демонстрируют возможность и эффективность использования помеченных природных сцен для изучения репрезентаций объектов.
Модель настройки категории объектов предсказывает ЖИВОПИСНУЮ активность, вызванную естественными сценами.
Модель используется для декодирования нескольких объектов в естественных сценах.
Модель раскрывает источники вариаций в настройке категорий объектов в коре головного мозга.
Основным источником вариаций является предпочтение одушевленных или неодушевленных объектов.
1 : не анимировать:
а : не наделен ни жизнью, ни духом неодушевленный предмет
б : отсутствие сознания или силы движения неодушевленное тело
2 : без анимации или живой : тусклыйПоказывает уровень обучения в зависимости от сложности слова.
[in-an-uh-mit] SHOW IPA
/ ɪnˈæn ə mɪt / PHONETIC RESPELLING
📙 Уровень средней школыПоказывает уровень обучения в зависимости от сложности слова.
прилагательное
не одушевленное; безжизненный.
бездуховный; вялый; скучный.
Языкознание. принадлежность к синтаксической категории или имеющая семантическую особенность, которая характерна для слов, обозначающих объекты, концепции и существа, рассматриваемые как лишенные восприятия и воли (в отличие от одушевленных).ВИКТОРИНА
ПОДХОДИТ ЛИ ЭТА ВИКТОРИНА VOCAB ВОСЬМОГО КЛАССА ДЛЯ ВАС?
Докажите, что с вашим словарным запасом все в порядке, пройдя этот тест по популярной лексике для восьмиклассников.
Вопрос 1 из 10
Что означает слово «конфисковать»?
Словарь.com Несокращенный На основе Несокращенного словаря Random House, © Random House, Inc. 2021
Он сидит в темных углах повествования, немного неодушевленный, как сломанный стул, портящий прекрасно обставленную комнату.
Но важно помнить, что даже неодушевленные предметы содержат истории.
Она превратилась в носильщика, в шерпу, и даже в нечто меньшее – в какую-то неодушевленную декорацию.
«Слава Богу за мой компьютер», – говорит звезда, которая часто снимает личные «видеодневники» со своим неодушевленным другом.
Огнестрельное оружие, в конце концов, является неодушевленным предметом, не способным причинить вред по собственной инициативе.
И тогда ему открылся весь смысл – или отсутствие смысла – их неодушевленных жизней.
Как Мать Скорби она будет плакать над Его неодушевленным телом, снятым с креста.
Представьте себе его агонию при виде своей матери – бледной, неодушевленной и время от времени корчащейся от конвульсивного холода.
Как человеческое прикосновение окрашивает неодушевленный мир передаваемой теплотой своего очарования!
Бездомность людей и даже неодушевленных судов, выброшенных на чужие берега, сильно волновала меня.
популярных статейli {-webkit-flex-based: 49%; – ms-flex-предпочтительный-размер: 49%; гибкая основа: 49%;} @media only screen и (max-width: 769px) {. css-2jtp0r> li {-webkit-flex-base: 49%; – ms-flex-предпочтительный размер: 49%; flex-base: 49%;} } @media only screen и (max-width: 480px) {. css-2jtp0r> li {-webkit-flex-base: 100%; – ms-flex-предпочтительный размер: 100%; flex-base: 100%; }}]]>прилагательное
, не обладающее качествами или особенностями живых существ; неживые неодушевленные предметы
, лишенные каких-либо признаков жизни или сознания; кажущийся мертвым
потерявший жизнеспособность; бездуховный; тупой
Collins English Dictionary – Complete & Unabridged 2012 Digital Edition © William Collins Sons & Co.Ltd. 1979, 1986 © HarperCollins Издатели 1998, 2000, 2003, 2005, 2006, 2007, 2009, 2012
прил.
Не обладая качествами, присущими активным живым организмам; не одушевленный.
Медицинский словарь American Heritage® Stedman’s Авторские права © 2002, 2001, 1995 компании Houghton Mifflin. Опубликовано компанией Houghton Mifflin.
Прочие – это Readingli {-webkit-flex-base: 100%; – ms-flex-предпочтительный размер: 100%; flex-base: 100%;} @ media only screen and (max-width: 769px) {.css-1uttx60> li {-webkit-flex-base: 100%; – ms-flex-предпочтительный-размер: 100%; flex-base: 100%;}} @ media only screen and (max-width: 480px) { .css-1uttx60> li {-webkit-flex-base: 100%; – ms-flex-предпочтительный размер: 100%; flex-base: 100%;}}]]>Nc рассматривается как индикатор ориентировочной реакции, а также как индикатор обработки внимания.
Младенцы в возрасте 9 месяцев могут различать одушевленные и неодушевленные движения только на основании сигналов движения.
Младенцы, скорее всего, выделяют больше ресурсов внимания на неодушевленное, чем на одушевленное движение.
Простые геометрические фигуры, движущиеся самодвижением и нарушающие законы движения Ньютона, действуя против гравитационных сил, имеют тенденцию вызывать суждение о том, что объект является одушевленным. Объекты, которые меняют свое движение только из-за внешние причины более вероятно, судить, как неживые. Как развивающийся мозг задействован в восприятии анимации в раннем онтогенезе, в настоящее время неизвестно.Целью этого исследования было использовать методы ERP, чтобы определить, был ли отрицательный центральный компонент (Nc), форма волны, связанная с распределением внимания, по-разному затронута, когда младенец наблюдал одушевленное или неодушевленное движение. Короткие анимационные фильмы, в которых мрамор движется по мраморной дорожке в оживленном или неодушевленном виде, были показаны 15 младенцам в возрасте 9 месяцев. ERP были привязаны по времени к неподвижному кадру, представляющему одушевленное или неодушевленное движение, которое отображалось после каждого фильма.Мы обнаружили, что 9-месячные дети могут различать одушевленное и неодушевленное движение только на основании сигналов движения и, скорее всего, выделяют больше ресурсов внимания на неодушевленное движение. Настоящие данные способствуют нашему пониманию различия между живым и неодушевленным и Nc как коррелята когнитивной обработки младенцев.
Младенец
EEG / ERP
Nc
Внимание
Animacy
Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)
Copyright © 2013 Elsevier Ltd.Все права защищены.
1. Камень – это неодушевленный предмет.
2. Камень неодушевленный предмет .
3. Он думал о младенце почти как о неодушевленном предмете .
4. Он смотрит на меня как на неодушевленный предмет .
5. Она была обнажена (http://Sentencedict.com), и неодушевленных предметов, тканей прилегали к ее коже.
6. Это неодушевленный предмет одноразового использования.
7. Я согласен с тем, что мяч для гольфа неодушевленный .
8. Все живое и неодушевленное, следовало за ним.
9. Они ищут смысл жизни в собственности и используют неодушевленных предметов, чтобы рассказать другим землянам, кто они такие.
10. Он заставляет их извлекать информацию из неодушевленных объектов.
11. Если любой из этих неодушевленных объектов знает, что вы собираетесь его сбросить, он включится против вас.
12. Вся Вселенная одушевленная и неодушевленная , прошлое, настоящее и будущее находится во мне.
13. На пластинах зарегистрировано только неодушевленных объектов.
14. Сознание, а не неодушевленная материя – квинтэссенция его природного мира.
15. Возможно, это была человеческая победа над неодушевленными силами, а возможно, человек просто так решил.
16. После инсульта он смог назвать неодушевленных, предметов, таких как пилы и лопаты, но не смог назвать большинство живых существ.
17. Некоторые инфекции возникают из неодушевленных источников: например, болезнетворные микроорганизмы, вызывающие столбняк, обитают в почве.
18. И да, малыш – это просто ваш стандартный неодушевленный сценический узел .
19. Это отличает изучение человека от исследования животных и неодушевленных объектов.
20. В этом возрасте дети еще не могут различать одушевленных и неодушевленных предметов.
21.Это различие применяется как к существительным, относящимся к одушевленным существам, так и к существительным, относящимся к неодушевленным предметам.
22. Если у нас достаточно воображения, мы можем спроецировать себя внутрь растений и неодушевленных предметов, а также других животных.
23. Честно говоря, я никогда не чувствовал себя виноватым из-за того, что разочаровал неодушевленных предметов.
24. Как можно сердиться на машину? Это неодушевленный предмет !
25. Некоторые языки классифицируют не только живые существа как мужские или женские, но также неодушевленные объекты.
26. Гены бессознательны и не желают сотрудничать; это неодушевленные молекул, которые включаются и выключаются химическими сообщениями.
27. Возвращение к зверю и даже за его пределы – к простому неодушевленному существованию – завершено.
28. Некоторые люди, например, принимают образ животного или монстра или неодушевленного предмета .
29. Ибо здесь лежал не более чем кусок мяса, не обращая внимания, неодушевленный , предмет, который нужно исследовать без почтения.
Уже появляется первая зеленая травка. Воробьи купаются в лужах. Начинают возвращаться перелетные птицы.
Размах крыльев крапивницы 4-5 см.
Актуализация опорных знаний и способов действий
д, 2-й ряд – заботливое, пренебрежительное и т.д., 3-й ряд – жестокое, бережное и т.д. )
Какое утверждение верно?
Посмотрите на свои работы.
(Ручей)
Будьте внимательны: не ошибайтесь!
На обсуждение и выполнение задания вам дается 5 минут. Затем мы проверим ваши работы.