Диссертация (1147492), страница 24
Текст из файла (страница 24)
- 1978.- 174 p.211.Raichle M. E., MacLeod A. M., Snyder A. Z., Powers W. J., Gusnard D. A., ShulmanG. L. A default mode of brain function // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. - 2001. - V. 98. - P. 676–682212.Rizzolatti. G., Fogassi. L., and Gallese. V. Neurophysiological mechanisms underlyingthe understanding and imitation of action // Nat. Rev. Neurosci. - 2001. - V. 2. - P. 661–670213.Rizzolatti. G., and Craighero.
L. The mirror-neuron system // Annu. Rev. Neurosci.2004. - V. 27. - P. 169–192214.Rizzolatti G., Sinigaglia C. Further reflections on how we interpret the actions of other// Nature. - 2008. - V. 455. - P. 589215.Rizzolatti G., Sinigaglia C. The functional role of the parieto-frontal mirror circuit:interpretations and misinterpretations // Nat. Rev. Neurosci.
- 2010. - V. 11 .- P. 264–274216.Rolls E.T., Baylis G.G. Size and contrast have only small effects on the responses tofaces of neurons in the cortex of the superior temporal sulcus of the monkey // Experimental BrainResearch. - 65. - 1986. - P. 38-48128217.Rolls E. T., Baylis G. C., Hasselmo M. E. The responses of neurons in the cortex inthesuperior temporal sulcus of the monkey to band-pass spatial frequency filtered faces // VisionResearch. - 1987.- V. 27.
- P. 311–326218.Rolls E. T. Neurophysiological mechanisms underlying face processing within andbeyond the temporal cortical visual areas // Philos. Trans. R. Soc. Lond. (Biol.). - 1992. - V. 335. - P.11–21219.Rovamo J., Mustonen J., Näsänen R. Modelling contrast sensitivity as a function ofretinal illuminance and grating area // Vision Research.
- V.34. - 10. - 1994. - P.1301-1314220.Roesch E.B., Tamarit L., Reveret L., Grandjean D., Sander D., Scherer K.R. FACSGen:A Tool to Synthesize Emotional Facial Expressions Through Systematic Manipulation of FacialActionUnits.2010.DOI10.1007/s10919-010-0095-9[Режимдоступа]:http://cms.unige.ch/fapse/neuroemo/pdf/Roesch_et_al_2010_JNonverbalBehav.pdf221.Sarkheil P., Goebel R., Schneider F., Mathiak K. (2013).
Emotion unfolded by motion:a role for parietal lobe in decoding dynamic facial expressions // Soc. Cogn. Affect. Neurosci. - 8 950–957. 10.1093/scan/nss092222.Schweinberger S.R., Esther C.P., Burton A.M., Kaufmann J.M. Human brain potentialcorrelates of repetition priming in face and name recognition // Neuropsychologia. - 40. 2002. - P.2057–2073223.Schupp H.T., Ohman A., Junghofer M., Weike A.I., Stockburger J., Hamm A.O.(2004b). The facilitated processing of threatening faces: an ERP analysis // Emotion.
- 2004. - 4. - P.189–200.224.Schubotz R., Cramon D. Y. Functional organization of the lateral premotor cortex:fMRI reveals different region activated by ancipation of object properties. location and seed //Cognitive Brain Research. - 2001. - V. 11 (1). - P. 97–112225.Scolari M., Vogel E. K., Awh E. Perceptual expertise enhances the resolution but notthe number of representations in working memory // Psychonomic Bulletin and Review. - 2008. - 15. P. 215–222226.Senju A., Johnson M. H. Eye contact effect: mechanism and development // TrendsCogn Sci. - 2009. - V. 13 (3). - P. 127–134227.Sergent C., Dehaene S.
Is consciousness a gradual phenomenon? Evidence for an all-or-none bifurcation during the attentional blink // Psychological Science. - 2004. - V. 15. - P. 720–728228.Sergent J. Microgenesis of face perception // Aspects of face processing. Dordrecht:Martinus Nijhoff. – 1986. - P. 17–33229.Shelepin Yu. E., Pavlov N. N.
Spatial discreteness image filtration and Gestaltconstruction // Perception. - 1989. - V. 12. - № 4. - P. 537129230.Shelepin Yu. E., Pavlov N. N., Danilova M. V. The spatial organisation of the humanfovea mosaic // Perception. - 1989. - V. 12.- № 4. - P. 538231.Shelepin Y.E., Kharauzov A.K., Pronin S.V., Vakhrameeva O.A., Chikhman V.N.,Fokin V.A., Foreman N. Using neuroimaging methods to localize mechanisms for making decisionsconcerning the ordering of textures // J.
Optical Technol. - 2011. - V. 78. - № 12. - P. 808–816.232.Svets I.A., Tanner W.P., Birdsall T.G. Decision processes in perception // Phys. Rev. -1961. - 68. - №5. - P. 197233.Tanaka K., Saito H., Fukada Y., Moriya M. Coding visual images of objects in theinferntemporal cortex of the macaque monkey // J Neurophysid.- 1991. - V.66. - N1. - P170-89234.Tanaka. J.S.
Multifaceted conceptions of fit in structural equation models // In K.A.Bollen. & J.S. Long (eds.). Testing structural equation models. Newbury Park. 1993235.Tanaka K. Inferotemporal cortex and object vision // Annual Review of Neuroscience1996. - Vol. 19. - P. 109-139236.Tanaka J. W., Sengco J. A. Features and their configuration in face recognition //Memory and Cognition. - 1997. - V. 25. - P. 583–592237.Tanaka J. N.; Farah M.
J.; Wilson K. D.; Drain M. What is «special» about faceperception? // Psychological Review. - 1998. - V. 105. - Issue 3. - P. 482–498238.Tanaka K. Columns for Complex Visual Object Features in the Inferotemporal Cortex:Clustering of Cells with Similar but Slightly Different Stimulus Selectivities // Cerebral Cortex. –2003. -13. – P.
90–99239.Tamietto M., de Gelder B. Neural bases of the non-conscious perception of emotionalsignals // Nature Reviews Neuroscience AOP. - 2010240.Thompson P. Margaret Thatcher: a new illusion // Perception. - 1980. - V. 9. - N. 4. - P.483–484241.Todorov A., Baron S. G., Oosterhof N. N. Evaluating face trustworthiness: A modelbased approach // Social Cognitive Affective Neuroscience. - 2008. - 3. - P.
119–127242.Tsunoda K., Yamane Y., Nishizaki M., Tanifuji M. Complex objects are represented inmacaque inferotemporal cortex by the combination of feature columns // Nat Neurosci. -2001. - V4. N8. - P. 832–838243.Turella L., Pierno A. C., Tubaldi F., Castiello U. Mirror neurons in humans: consistingor confounding evidence // Brain Lang. - 2009. - V.
108. - P. 10–21244.Van Overwalle F. Social cognition and the brain: a meta-analysis // Hum. Brain MaP.2009. - V. 30. - P. 829–858245.Vogel E., Awh E. How to exploit diversity for scientific gain: Using individualdifferences to constrain cognitive theory // Current Directions in Psychological Science. – 2008130246.Vogel E. K., Woodman G. F., Luck S. J. Storage of features, conjunctions and objects invisual working memory // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance.
2001. - V. 27. - P. 92–114.247.Von der Malsburg C., Phillips W.A., Singer W. Dynamic Coordination in the Brain. -248.Wandell B. A. Foundations of vision. Sunderland. MA: Sinauer Press. - 1995249.Wandell B. A., Brewer A. A., Dougherty R. F. Visual field map clusters in human2010cortex. // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. - 2005. - P. 693-707250.Wicker B., Ruby P., Royet J. P., Fonlupt P. A relation between rest and the self in thebrain // Brain Res.
Rev. - 2003.43. - P. 224–230.251.Young A. Facial Expression Recognition: Selected Works of Andy Young. PsychologyPress. – 2016. – 333p.252.Zhang W., Luck S. J. Discrete fixed-resolution representations in visual workingmemory // Nature.
- 2008. - N. 453.- P. 233–235253.Zeki S., Romaya J. P. Neural Correlates of Hate // Lauwereyns Jan. - 2008131ПРИЛОЖЕНИЕСТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ1. Психологическая серия исследований.1.1 Результаты кластерного анализаРезультаты кластерного анализа (метод межгрупповых связей, мера – квадратрасстояния Евклида) показали, что всю выборку респондентов можно разделить на три группыв зависимости от уровня ситуативной тревоги и личностной тревожности.1.2 Проверка нормальности распределения данных по шкалам ситуационной тревоги ИТТКритерии нормального распределения по шкалам ситуационной тревогиaКолмогорова-СмирноваГРУППАЭДАСТФОБОПСЗСтатистикаст.св.Критерий Шапиро-УилкаЗначимостьСтатистикаст.св.Значимость1,00,49912,000,46512,0002,00,25317,005,85117,0111,00,45012,000,57512,000*,96217,6742,00,12217,2001,00,44112,000,58712,0002,00,25417,005,87217,0241,00,35412,000,73212,0022,00,20217,063,90817,0931,00,21112,147,85012,0372,00,19017,105,95217,482*.
Это нижняя граница истинной значимости.1321.3 Критерий нормальности распределения для личностной тревожности ИТТКритерии нормального распределенияaКолмогорова-СмирноваГРУППАЭДАСТФОБОПСЗСтатистикаст.св.Критерий Шапиро-УилкаЗначимостьСтатистикаст.св.Значимость1,00,25012,037,83912,0272,00,29017,000,78017,0011,00,25012,037,80712,0112,00,30917,000,84217,0081,00,24712,042,88912,1142,00,18217,137,91317,1141,00,23712,061,89112,1232,00,21317,039,87817,0291,00,26412,020,90312,1722,00,16917,200*,91717,130*.
Это нижняя граница истинной значимости.a. Коррекция значимости Лильефорса2. Психофизическая серия исследования.2.1 Проверка нормальности распределения данных по ответам респондентовКритерии нормального распределения ЭР- Интенсивность Помехи 0%aКолмогорова-СмирноваСтатистикаст.св.Критерий Шапиро-УилкаЗначимостьСтатистикаст.св.Значимость*,96630,430град0,12630,200град01,13430,182,95330,201*,97830,780град05,07530,200град1,13530,169,96930,50330,200*,97130,577,200*,92830,045*,91130,015град2град3,085,12530град4,12830,200град5,18230,012,80430,000град7,21730,001,77230,000град10,20330,003,74230,000*.
Это нижняя граница истинной значимости.a. Коррекция значимости Лильефорса133Критерии нормального распределения ЭГ- Интенсивность Помехи 0%aКолмогорова-СмирноваСтатистикаст.св.Критерий Шапиро-УилкаЗначимостьСтатистикаст.св.Значимость*,96630,430град0,12630,200град01,14930,089,94130,095град05,13230,192,95130,18030,200*,97030,538*,97130,566град1,081град2,08330,200град3,14830,094,95030,16530,200*,96630,436,200*,96630,431*,94730,145,89630,007град4град5,085,08430град7,11630,200град10,17030,026Критерии нормального распределения ЭР- Интенсивность Помехи 30%aКолмогорова-СмирноваСтатистикаград0град01град05град1град2ст.св.,081Значимость30,10530,09830,06530,119Критерий Шапиро-Уилка30Статистикаст.св.Значимость,200*,97230,590,200*,96830,480,200*,96130,324,200*,98530,941,200*,93930,087*,92030,028град3,11630,200град4,19830,004,84530,000град5,14930,089,87130,002град7,17930,015,77330,000,000,78530,000град10,23330*. Это нижняя граница истинной значимости.a.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
