Чем деятельность отличается от поведения: Отличие ПОВЕДЕНИЯ от ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Содержание

Отличие ПОВЕДЕНИЯ от ДЕЯТЕЛЬНОСТИ


Термины «деятельность» и «поведение» имеют свою отдельную специфику содержания. Они оба являются формами проявления активности, но разительно отличаются друг от друга по своему значению и употреблению. В данной статье мы рассмотрим отличия данных терминов.


В научном смысле слово «деятельность» применимо только по отношению к разумному существу, то есть к человеку. И все потому, что совокупность действий рождается побуждающими последствиями. Она состоит из нескольких элементов, среди которых обязательно есть цель, разумная потребность и последовательность взаимосвязанных актов. Она может проявляться внутренне или внешне, но всегда подчиняется только разуму.


Деятельность неразрывна с социальным статусом индивида. Вне его она не существует, деятельность не может быть врожденной формой активности. Посмотрите на любого младенца, до достижения психологической зрелости, он не может осознанно ставить перед собой цели и реализовывать их, и все потому, что у него нет жизненного опыта. Можно перечислить характерные признаки деятельности:


  • Мотивация формы активности.

  • Ее продуктивность. В результате произведенных актов рождается материальный или духовный продукт. Он является достоянием человеческой культуры и является характерным результатом созидательности человека. Все, что носит потребительский характер, не может являться деятельностью. 

  • На всем лежит отпечаток преемственности, знаний и умений. Посмотрите вокруг, и ребенок, и взрослый, создавая что-то новое для себя, использует опыт, накопленный поколениями. При этом тот и другой применяет продукты, которые уже до них опредметили чью-то продуктивную деятельность.


Что такое деятельность? Активная система взаимодействий индивида с действительностью. Им движет цель – осознанный образ, способный предвосхищать совокупность действий. Кратковременные действия – это единицы деятельности. Женщина ежедневно моет посуду, гладит белье, ходит по магазинам. Все по отдельности лишь факты ее активности, но если все это становится образом ее жизни, действия превращаются в домашнюю деятельность. И такие примеры можно привести в любой сфере жизни человека.


Отличие поведения от деятельности разительно. Поведение – это тоже совокупность актов действий, но только тех, которые может наблюдать постороннее окружение. Поведение – это внешняя сторона совокупности произведенных актов, то есть поведение – лишь видимая форма проявления деятельности. Поведение – это непосредственно наблюдаемая деятельность.


Нетрудно заметить разность и указать основное отличие поведения от деятельности. Деятельность – это осознанные цели; деятельность предполагает наличие оправданных действий. Она обязательно имеет какой-нибудь внешний стимул, у каждого он свой. Кто-то мечтает о повышении по работе, увеличении заработка, кто-то хочет принести пользу обществу, осуществляя альтруистическую или благотворительную деятельность. У поведения нет определенной цели, у него есть только намерения и существенные ожидания, которые реализуются благодаря определенной мотивации.


Что является единицей поведения? Поступок. Действие обязательно на что-то направляется, а поступок – нет. Поведение человека отличается от поведения других живых существ тем, что имеет социальную подоплеку. Любой поступок оценивается обществом, влияет на него. Существуют несколько видов поведения, которые руководят и формируют определенный порядок. Это нравы, обычаи, традиции и привычки. Все вместе они и являются главными мотивами многих поступков.


Выводы:


  1. Единицей деятельности является действие, в отличие от единицы поведения – поступка. 

  2. Деятельность присуща только разумным существам. Особенности поведения могут наблюдаться и у животных.

  3. Деятельность может быть внутренней (психическая активность) и внешней (физическая активность), в отличие от поведения, форма активности которого может быть только внешней.  

  4. Поведение – это одна из форм деятельности. Деятельность более многогранна и обширна. 

  5. Поведение не всегда целенаправленно, часто пассивно, в отличие от деятельности, которая – обязательно активна, имеет цель, помогает создавать материальный или духовный продукт. 

  6. Поведение – спонтанно, а деятельность всегда организована.

что такое деятельность и чем она отличается от поведения? Из чего складывается деятельность?

4 предложение на слова страх и трусость

1. Прочитайте стихотворение.
Добро и Зло с далёких пор
Ведут свой древний, давний спор
Кто наяву, а не во сне
Сильней и крепче на земле?
«Сильнее Я»,-

сказало Зло, —
Кто служит мне, тем повезло,
Я щедро отблагодарю:
Земные блага подарю
Машины, деньги, мощь и власть
Пусть насладятся жизнью всласть!»
Добро сказало: «Может быть,
Но только я могу любить,
Хоть за душою ни гроша
Для всех людей важна душа.
Я виллы, яхты не дарю,
Зато я душу сохраню,
Друзей, родных, детей и дом,
И много счастья в доме том.
2. Постарайтесь рассудить спор: «кто сильней и крепче на земле»?
3. Ответьте на вопрос автора стихотворения:
Не знаю, что ещё сказать…
Остаться с кем? …

Уявіть,що ви знаходитесь на телемосту з дитиною іншої країни. Складіть запитання до цієї дитини таким чином , щоб більше пізнати культуру та мистецтво

країни, де живе ваш віртуальний друг!

ДАЮ 50 БАЛОВ СРОЧНО ПОМОГИТЕ!!!! Розв’яжіть юридичну задачу визначивши об’єкт, суб’єкт злочину, об’єктивну, суб’єктивну сторони та визначте статтю за

якою настане відповідальність за злочин:Назар, маючи умисел на заволодіння матеріальними цінностями танезаконне отримання інформації з метою подальшого її використання увласних інтересах, упродовж кількох років, відкривав поштові скриньки,розташовані на території поштових відділень на вулицях свого міста, звідкивикрадав кореспонденцію громадян, а саме конверти з листами, після чогонезаконно, без згоди відправників ознайомлювався зі змістом вказаних листів.

Деньги выступают в качестве средства накопления, обращения и платежа.3. В ходе социологических опросов совершеннолетних граждан страны Z им предлагали

высказать своё мнение о социальной поддержке граждан со стороны государства. Результатыопроса представлены в графическом виде (в % от числа отвечавших).60%50%40%30%20%10%0%2007 г.2017 r.Государство должно обеспечивать нормальный уровеньблагосостояния всем гражданам.Государство должно оказывать помощь только тем, ктооказался в трудной жизненной ситуации.Государство должно помогать только тем, ктоне в состоянии обеспечить себя самостоятельно.Гражданин должен сам себя обеспечивать всем необходимым.Затрудняюсь ответить.1. Как ответила наибольшая доля опрошенных в 2007 и 2017 годах? Предположите почему.2. Одни люди считают, что люди должны себя обеспечивать самостоятельно; другие, чтогосударство должно помогать нуждающимся людям, которые не могут себя обеспечить. Какоемнение среди опрошенных в 2017 году преобладает? Каким образом государство оказываетсоциальную поддержку населению?3. Какой ответ на вопрос Вы дали бы, если бы участвовали в опросе? Почему?Прип аткі правоохранительными органами и их функциями: к каждой​

Помогите пожалуйста! Очень срочно, завтра уже будет поздно!
Установи соответствие между конкретными правами человека и группами прав
ПРАВА ЧЕЛОВЕКА
А)

Никто не может подвергаться произвольному вмешательству в его личную жизнь
Б) Каждый человек имеет право на свободу мирных собраний и ассоциаций
В) Каждый человек имеет право на отдых
Г) Каждый человек имеет право принимать участие в управлении своей страной
Д) Каждый человек имеет право на свободу убеждений и на свободное выражение их
ГРУППЫ ПРАВ
1) Гражданские права
2) Социальные права
3) Политические права

ПОМОГИТЕ………………… ​

Впр срочно 19010202 292з2

Помогите, пожалуйста

Не важно развёрнутый или нет​

чем отличается деятельность человека от деятельности животных

Ответ:

Чем отличается деятельность человека от деятельности животных:

Структурные особенности

Такая активность у людей и животных обусловлена необходимостью удовлетворения определенных потребностей. Это одно из сходств этих явлений. Человеческая деятельность от поведения животных отличается наличием целей и задач, которые не только направлены на удовлетворение естественных потребностей. Последнее можно отнести к таким потребностям существ, как голод, безопасность, размножение и так далее. Конечно, людям также необходимо выполнять определенные действия, направленные на достижение тех же целей, что и у животных. Но у людей еще есть потребности в карьерном росте, понимании, признании и прочем.

Деятельность человека имеет определенные шаги

Одна деятельность человека может быть лишь шагом к достижению цели. То есть деятельность человека состоит из звеньев, представляя собой единую цепь. Эти звенья цепи можно назвать только шагами для достижения единой цели. Например, получение образования, работы и даже зарабатывания денег само по себе не направлено на обеспечение человека необходимым питанием и жилищными условиями, а служит лишь шагом, который приводит к намеченному результату.

• Творчество

Человеческая деятельность и поведение животного характеризуются наличием определенной цели, но только рациональные существа могут ставить себе задачи, которые не продиктованы рефлексами и инстинктами.

Если приведенные выше примеры — работа, учеба — даже косвенно, но приводят к удовлетворению естественных потребностей, то такое явление, как творчество, очень часто существует независимо. Здесь речь идет не о профессиональном стремлении к искусству, а о удовлетворении эстетических потребностей человека. То же самое можно сказать о чтении книг, просмотре телевизора и другой информации, чтобы скрасить досуг. Такие действия в животном мире невозможны. Трудно представить собаку, которая бы рисовала картинки или делала что-то подобное.

Командная работа

Кроме того, как человеческая деятельность, так и поведение животных характеризуются ориентацией на определенный результат. Но если этот результат у наших меньших братьях всегда проявляется в результатах, которые связаны с индивидуумом, производящим действие, то для разумных существ этот процесс может быть выполнен таким образом, чтобы его впоследствии мог продолжить другой человек.

Различные формы коллективной деятельности широко распространены в человеческом обществе. Статистика утверждает, что большинство людей заняты работой, связанной с взаимодействием с другими людьми.

Плюс ко всему выше перечисленному:

• Деятельность человека вызвана также историей и может считаться историческим продуктом.  

• Человек постоянно развивает свою деятельность, развивает свои способности.  

• Деятельность человека требует использования определенных орудия труда.

Психика, поведение и деятельность

Поведение  – это сложный комплекс реакций живого организма на воздействие внешней среды. Необходимо подчеркнуть, что для живых существ в зависимости от уровня их психического развития характерно поведение различной сложности. Самое сложное поведение наблюдается у человека, который в отличие от животных обладает не только способностью реагировать на изменения внешней среды, но и способностью формировать мотивированное (осознанное) и целенаправленное поведение. Возможность осуществления столь сложного поведения обусловлена наличием у человека сознания.

Одной из важнейших проблем, которой занимается психология, является проблема генотипической и средовой обусловленности психики и поведения человека  . Направление в науке, занимающееся исследованиями в этой области, получило название: социобиология  (в США) и этология человека  (в Европе). Среди ученого сообщества в настоящее время есть и сторонники этого направления, есть и его противники, так как отсутствуют убедительные, прямые доказательства непосредственной генетической детерминированности большинства видов и форм поведения человека.

Поиски ответа на вопрос, что же на самом деле зависит от среды, а что – от генотипа, начались с появления работы английского ученого Ф. Гальтона «Наследование таланта и характера» (1865). В конце 50-х – начале 60-х гг. XX в. развернулись исследования хромосом человека, что положило начало второму этапу разработки проблемы генетической обусловленности психики и поведения. Область науки, занимающейся исследованиями в этом направлении, называется генетикой поведения.

Все живые организмы, стоящие на более высокой ступени эволюционного развития, отличаются от организмов, стоящих на более низких ступенях, степенью активности. Жизнь во всех ее формах связана с движениями, и по мере ее развития приобретает все более совершенные формы. Активность человека может быть самой разнообразной. Кроме видов и форм, характерных для живых организмов, стоящих на более низкой эволюционной ступени, она содержит особую форму, называемую деятельностью.

Деятельность  – это специфический вид активности человека, направленный на познание и творческое преобразование окружающего мира, это активное взаимодействие человека со средой, в которой он достигает сознательно поставленной цели, возникшей в результате появления у него определенной потребности, мотива, это реальная связь субъекта (человека) с объектом (предметом), в которую необходимым образом включена психика.

Деятельность человека носит не только потребительский, но и продуктивный характер. Она отличается от вызванной лишь естественными потребностями активности животных тем, что порождается и потребностями в познании, творчестве, в самосовершенствовании и др.

Человеческая деятельность отличается от активности животных по формам и способам организации. Почти все они связаны со сложными двигательными умениями и навыками, которых нет у животных. Такие умения и навыки приобретаются человеком в результате сознательного целенаправленного обучения.

Таким образом, главные отличия деятельности человека от активности животных можно обозначить пятью основными признаками.

Деятельность отличается не только от активности, но и от поведения. Поведение не всегда является целенаправленным, а также не предполагает создания определенного продукта и часто носит пассивный характер. Деятельность же всегда целенаправленна, активна, нацелена на создание некоторого продукта. Если поведение, как правило, спонтанно, хаотично, то деятельность организованна, систематична.

В психологии выделяют следующие основные характеристики деятельности:

  • мотив;
  • цель;
  • предмет;
  • средства.

Мотив – это то, ради чего осуществляется деятельность. Мотивы деятельности человека очень разнообразны: органические, материальные, социальные, духовные и др.

Цель – это продукт деятельности. Целью может быть либо реальный физический предмет, либо знания, умения и навыки, либо результат творчества, например произведение искусства, мысль, теория.

Предмет – это то, с чем человек непосредственно имеет дело во время той или иной деятельности, например, предметом трудовой деятельности переводчика является предназначенный для перевода текст, летчика – самолет, повара – пищевые продукты, а предметом учебной деятельности студента – знания, умения и навыки.

Средства – это те инструменты, которые использует человек во время той или иной деятельности. Чем более совершенными являются средства деятельности, тем более продуктивной и качественной становится сама деятельность.

Структура деятельности.
Действия – это относительно законченные элементы деятельности, направленные на достижение промежуточных целей, подчиненных общему замыслу.

Любая деятельность имеет определенную структуру. В психологии выделяют основные виды деятельности:  общение, игра, учение  и труд.

Основные свойства деятельности:

  • предметность  – свойственна в развитой форме лишь человеческой деятельности; проявляется в социальной обусловленности деятельности человека, фиксированной в схемах действия, понятиях языка, ценностях, социальных ролях и нормах;
  • субъектность  – выражается в обусловленности психического образа субъекта прошлым опытом, потребностями, установками, эмоциями, мотивами.

Деятельность имеет социальную, общественно-историческую природу и всегда носит опосредованный характер. Результатом человеческой деятельности являются какие-либо преобразования как во внешнем мире, так и в самом человеке.

Урок 9. деятельность человека — Обществознание — 10 класс

Обществознание, 10 класс

Урок 9. Деятельность человека

Перечень вопросов, рассматриваемых на уроке:

  1. Деятельность человека – способ существования людей.
  2. Понятие и структура человеческой деятельности.
  3. Мотивация деятельности, потребности и интересы.
  4. Классификация видов человеческой деятельности.
  5. Учение как вид человеческой деятельности.

Глоссарий по теме

Деятельность — специфический вид человеческой активности, направленный на совершенствование окружающего мира и самого себя.

Сознание — высшая, свойственная человеку форма обобщённого и целенаправленного отражения действительности; совокупность психических процессов, участвующих в осмыслении человеком объективного мира.

Творчество — деятельность, порождающая нечто качественно новое, ранее неизвестное.

Потребность — это переживаемая и осознаваемая человеком нужда в том, что необходимо для поддержания его организма и развития личности.

Цель — это осознанный образ предвосхищаемого результата, на достижение которого направлена деятельность.

Субъект — тот, кто осуществляет деятельность.

Объект — то, на что направлена эта деятельность.

Мотив — побуждение к деятельности (потребности, интересы, убеждения, идеалы, эмоции).

Средства — методы, способы, предметы, использующие для достижения цели.

Процесс — действия, поступки, направленные на достижение результата.

Итог — результат, продукт деятельности, ради которого она совершалась.

Ключевые слова

Деятельность, виды деятельности, творчество, структура человеческой деятельности, мотивация, потребности и интересы.

Основная и дополнительная литература по теме урока:

Учебник «Обществознание» для 10 класса авторов: Л. Н. Боголюбова, Ю.И. Аверьянова, А.В. Белявского. Москва. Издательство «Просвещение», 2014.

О.А. Чернышёва, Р.В. Пазин. Обществознание. ЕГЭ. Работа с текстом. Решение познавательных задач. Легион. Ростов-на-Дону, 2017. С. 28-41; 192-198.

П.А. Баранов. Большой сборник тематических заданий. АСТ, 2017. С. 5 – 37.

А.Ю. Лазебникова, Т.В. Коваль, Е.С. Королькова, Е.Л.Рутковская. ЕГЭ. Обществознание. Экзаменационный тренажер. 20 экзаменационных вариантов. Учпедгиз.Москва,2018. С.139-140

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Жизнь человека представляет собой постоянное действие, он всегда что-то делает: познаёт мир, создаёт необходимые условия для своего существования (пищу, одежду, жильё), удовлетворяет духовные потребности (занимается наукой, музыкой, живописью), а также самосовершенствуется. Человеческая деятельность имеет отличительные черты от поведения животных.

1.Сознательный характер: только человек способен сознательно ставить цели своей деятельности и предвидеть результат.

2.Продуктивный характер: человек стремиться получить результат, продукт своей деятельности.

3.Орудийный характер: для осуществления деятельности человек создаёт и использует орудия.

4.Преобразующий характер: только человек способен изменять себя и окружающий мир.

5.Общественный характер: деятельность человека невозможна без разнообразных отношений с другими людьми.

Деятельность человека связана с удовлетворением его потребностей.

Потребность — это переживаемая и осознаваемая человеком нужда в том, что необходимо для существования и развития.

Существуют различные классификации потребностей. Самый общий вид представлен объединением их в три группы.

Первая группа – биологические (естественные, физиологические) потребности. Это потребности в пище, воздухе, воде, сне и т. п.

Социальные потребности — потребности в трудовой деятельности, общении, то есть во всём том, что связано с общественной жизнью.

Идеальные (духовные) потребности связаны с духовным развитием человека — самовыражение, создание и освоении культурных ценностей, познания мира и т.п.

Все три группы взаимосвязаны. Учёные А. Маслоу и С.Л. Рубинштейн характеризуют человека как «желающее существо», которое редко достигает состояния полного удовлетворения потребностей.

Советский учёный А.Н. Леонтьев выделил в структуре деятельности цель, средства и результат. Структуру деятельности можно представить схематично: Субъект – объект – мотив – цель – средства – процесс (действия) – результат

Субъект – действующий человек. Объект – то, на что направлена эта деятельность.

Мотив – побуждение к деятельности. Цель – осознанный образ будущего результата.

Средства – методы, способы, предметы, используемые в ходе деятельности. Процесс – действия, поступки, направленные на достижение результата. Итог – результат, продукт деятельности.

Выделяют различные виды деятельности:

  1. Материальная и духовная: их связывают с производством вещей и идей.
  2. Индивидуальная и коллективная – в зависимости от субъекта.
  3. Репродуктивная и творческая – здесь имеется в виду характер деятельности.
  4. Законная и незаконная – по отношению к правовым нормам.
  5. Моральная и аморальная – по отношению к моральным нормам.
  6. Прогрессивная и регрессивная – по отношению к развитию общества
  7. Экономическая, социальная, политическая, духовная – связана со сферами общества.

В процессе становления человек осваивает разные виды деятельности.

Игра – вид деятельности, в которой процесс важнее цели.

Учение — деятельность, в процессе которой приобретаются знания и осваиваются способы действий.

Труд — вид деятельности, дающий практически полезный результат.

Общение –деятельность, связанная с различными взаимоотношениями между людьми,

обменом информацией, оценками, чувствами и конкретными действиями.

Творчество – это особый вид деятельности, порождающий нечто качественно новое, никогда ранее не существовавшее.

Деятельность влияет на сознание человека, его развитие. Сознание, формируемое деятельностью, влияет на эту деятельность, определяет и регулирует её.

Претворяя в жизнь свои творческие идеи, люди преобразуют себя и мир вокруг себя.

Следовательно, человек творит мир, отражая его в своем сознании.

Разбор типового тренировочного задания

1. Выберите верные суждения о деятельности

1) Благодаря деятельности, биологическое существование человека становилось одновременно социальным.

2) В отличие от животных деятельность человека является преобразовательной.

3) Деятельность человека всегда протекает совместно с окружающими людьми.

4) Деятельность человека представляет собой подсистему, включённую в систему отношений общества.

5) Люди обладают врождённой программой деятельности.

Правильный вариант/варианты:

1,2,4

2. Вставьте пропущенные слова:

Для осуществления своей деятельности человек создаёт и использует ______. Деятельность направлена на получение __________.

Правильный вариант: орудия; результата.

Профилактика асоциального поведения подрастающего поколения

Профилактика асоциального поведения подрастающего поколения

На современном этапе, проблема здоровья подрастающего поколения является одной из самых актуальных для современного общества. Здоровье складывается из нескольких компонентов: психическое, физическое, социальное, нравственное.

Асоциальное поведение — поведение, противоречащее общественным нормам и принципам, выступающее в форме безнравственных или противоправных деяний. В условиях кризиса современного общества и изменения моральных и ценностных установок возросло число подростков, склонных к асоциальному поведению, поэтому проблема профилактики асоциального поведения детей и подростков становится все более значимой.

Успешное решение задач воспитания возможно только при объединении усилий семьи и других социальных структур. Сотрудничество школы и семьи должно создавать комфортные, адекватные условия для развития школьников.

Нормальное «здоровое» поведение у подростка подразумевает под собой взаимодействие подростка с социумом, с окружающими людьми, адекватным потребностям в жизни и его возможность гармоничной социализации в обществе. Под нормой принято понимать явление, носящее групповой характер. Такие нормы позволяют уравновешивать поведения людей, приводить или хотя бы стремиться к гармонизации между взаимоотношениями субъектов общественной жизни. Существует различное количество норм: психологические, этические, моральные, нравственные, правовые, социальные и т.д. Как правило, подросток, характеризующийся асоциальным поведением, имеет определенные личностные особенности: несдержанность и агрессивность; склонность к межличностным конфликтам; упрямство; нежелание подчиняться общепринятым правилам поведения; трудности социальной адаптации.

Асоциальное поведение подростков может выражаться в следующих формах:

Девиантное поведение (отклоняющееся поведение) является отклонением асоциального поведения подростков, которое имеет связь с нарушением соответствующих возрасту подростка социальных норм и устоявшихся правил поведения, свойственных в семейных, школьных отношениях. Чаще всего проявляется в форме агрессии, нежелании учиться, демонстрации своего негатива близкому окружению. Также такое поведение может сопровождаться уходами из дома, бродяжничеством и даже попыткой свести счеты с жизнью. Подростки могут уйти в запой, начать принимать наркотические средства, а также такое поведение проявляется в действиях сексуального характера (стремление к изнасилованию).

— В асоциальных поступках, которые уже сложились в какой-то своеобразный устойчивый стереотип поведения у подростка, влекущее нарушение общественного порядка. Такое поведение может остаться безнаказанным из-за отсутствия значительной общественной опасности или не достижения возраста преследования к уголовной ответственности. Чаще всего психологи замечают проявления в таком поведение в виде оскорблений, побоев, поджогах, вымогательстве, мелких кражах.

Аддиктивное поведение – такое поведение характеризуется бегством от существующих проблем, ухода «в свой мир». Это может сопровождаться бегством в тело (булимия, анорексия), бегством в работу (трудоголизм), бегством в фантазии (компьютерные игры), бегством в религию, секс, наркотики, суицидальные наклонности у подростка.

Чаще всего к асоциальному поведению подростков призывают сложившиеся вокруг него социальные факторы, например,: трудности в общении со сверстниками, принадлежность к неформальным субкультурам, неуверенность в своей личности, низкая самооценка, неблагополучная семья, перенесенное насилие и т.д.

Статистически выведено психолагами, что чаще всего такое поведение возникает у подростков в семьях которых:

  • имеются психические отклонения или другие заболевания, последствия после болезней;

  • пристрастия к наркомании, алкоголизму, асоциальному поведению в обществе;

  • во взаимоотношениях между родителями существует неуважение друг к другу, враждебность к детям, невнимание;

  • нехватка отцовского воспитания по отношению к подростку;

  • имеют авторитарный способ воспитания, или, наоборот, наблюдается чрезмерная опека над подростком.

Профилактические мероприятия в учебных заведениях:

1. Ликвидация пробелов в знаниях учащихся, по вопросам асоциального поведения, является важным компонентом в системе ранней профилактики асоциального поведения.
2. Борьба с прогулами занятий является вторым важным звеном в воспитательной и учебной работе, обеспечивающим успешную профилактику правонарушений.
По этой причине борьба с прогулами должна быть включена в общешкольную Программу профилактики правонарушений.
3. Организация досуга учащихся, широкое вовлечение учащихся в занятия спортом, художественное творчество, кружковую работу — одно из важнейших направлений воспитательной деятельности, способствующее развитию творческой инициативы ребенка, активному полезному проведению досуга, формированию законопослушного поведения.
4. Пропаганда здорового образа жизни должна исходить из потребностей детей и их естественного природного потенциала. Исследования ученых показали, что современные дети испытывают:

потребность в знаниях о здоровье и здоровом образе жизни;

озабоченность перспективой, как своего здоровья, здоровья своих близких, своих будущих детей, так и здоровья всей России;

потребность в действиях по сохранению и укреплению здоровья;

готовность к этим действиям и желание реализовать свои идеи по сохранению здоровья и продлению человеческой жизни.

К программе формирования здорового образа жизни, профилактике вредных привычек надо привлекать не только специалистов (медиков, наркологов, психологов, экологов, спортсменов), но и широко использовать детский потенциал, озабоченность перспективой своего будущего здоровья и организовать самих учащихся на реализацию этой программы. Создавать волонтерские группы, участвующие в этой работе.
В пропаганде здорового образа жизни полезно использовать такие мероприятия:

беседы медработников по проблемам, которые выбрали в качестве приоритета сами учащиеся;

беседа, дискуссия, диспут, мозговой штурм, подготовленные при поддержке классного руководителя самими учениками;

встречи с «интересными людьми», общение с которыми продемонстрируют преимущества здорового образа жизни;

  «уроки здоровья», с обсуждением видеофильма или фрагментов фильмов, записей телепередач.

В беседах с детьми следует, помимо традиционных тем: наркомании, ВИЧ-инфекции, гепатиты, алкоголизм, обратить внимание на такие проблемы, как:

  • преимущество жизни без сигарет, алкоголя и наркотиков;

  • милосердие, доброта и здоровье;

  • природа и здоровье;

  • любовь и здоровье;

  • здоровье и успешная карьера;

  • мода и здоровье;

  • фигура и здоровье;

  • спорт и здоровье;

  • компьютерные игры и здоровье;

 5. Правовое воспитание. Широкая пропаганда среди учащихся, их родителей (законных представителей) правовых знаний – необходимое звено в профилактике асоциального поведения. Проведение бесед на классных часах, родительских собраниях, разъяснительной работы о видах ответственности за те или иные противоправные поступки, характерные для подростковой среды. На родительских собраниях следует информировать об административной и уголовной ответственности взрослых лиц за вовлечение несовершеннолетних в противоправные действия, пьянство, наркоманию, особенно родителей (лиц их заменяющих), материальной ответственности за ущерб, причиненный их детьми..
6. Профилактика наркомании и токсикомании. Необходимо планировать и проводить работу по ранней профилактике наркомании и токсикомании. Следует консолидировать усилия в этом направлении с органами милиции и здравоохранения, родительской общественностью.
Исходя из этого, индивидуальная воспитательно-педагогическая программа должна быть представлена как система управления обучением, воспитанием, развитием обучающегося в целях коррекции отклоняющегося поведения, социализации и развития личности конкретного школьника с девиантным поведением.

 Понаблюдайте за поведением своего ребенка, и если есть первичные признаки для беспокойства, обратитесь к специалисту-психологу. Не стоит запускать ситуацию!

Расстройства аутистического спектра у детей

07.12.2015



Нередко к врачу приходят мамы с жалобами на задержку речевого развития у ребенка. Но у некоторых детей при пристальном взгляде специалист помимо этого, видит особенности поведения ребенка, которые отличаются от нормы и настораживают


Рассмотрим клинический пример:


Мальчик С. Возраст 2 года 9месяцев. Со слов мамы, словарный запас у ребенка не более 20 отдельных слов, состоящих из двух-трех слогов. Фраз нет. Мама говорит, что у ребенка часто бывают истерики, неусидчив, трудно засыпает. Других жалоб мама ребенка не предъявляет. При осмотре врач замечает, что ребенок не смотрит в глаза, все время находится в движении, реагирует криком, если ему, что-то не дают или запрещают. Успокоить ребенка можно только дав ему мобильный телефон или планшет. Проявляет интерес не к детским игрушкам, а больше к блестящим предметам мебели и интерьера. Начиная играть во что-либо, быстро теряет интерес и переключается на другое. Расспрашивая маму, выясняется, что ребенок очень избирателен в еде. Не приучен к горшку, дефекация только в памперс в положении стоя. Плохо засыпает и просыпается во время сна. Ребенку проведена Электроэнцефалография и консультации клинического психолога и логопеда. По результатам диагностики и клинической картины поставлен диагноз – Расстройство аутистического спектра.


Расстройства аутистического спектра (РАС) – это комплексные нарушения психического развития, которые характеризуются социальной дезадаптацией и неспособностью к социальному взаимодействию, общению и стереотипностью поведения (многократные повторения однообразных действий).


Еще в середине прошлого века аутизм был довольно редким заболеванием. Но со временем стало появляться все больше детей, страдающих этим нарушением. Статистика показывает, что частота встречаемости РАС у детей за последние 30-40 лет в странах, где проводится такая статистика, поднялась от 4-5 человека на 10 тысяч детей до 50-116 случаев на 10 тысяч детей. При этом мальчики больше подвержены этому заболеванию, чем девочки (соотношение примерно 4:1).



Причины вызывающие РАС.


Во всем мире до сегодняшнего дня ученые изучающие причины возникновения аутизма не пришли к единому мнению. Выдвигается множество предположений. Среди возможных факторов появления у детей этого нарушения называют некоторые гипотезы:


— гипотеза о генетической предрасположенности


— гипотеза, в основе которой лежат нарушения развития нервной системы (аутизм рассматривается, как заболевание, вызванное нарушениями развития мозга на ранних этапах роста ребенка).


— гипотезы о влиянии внешних факторов: инфекции, химические воздействия на организм матери в период беременности, родовые травмы, врожденные нарушения обмена веществ, влияние некоторых лекарственных средств, промышленные токсины.


Но действительно ли данные факторы могут привести к появлению аутизма у детей, до сих пор не выяснено.



Особенности психического развития детей с РАС.


Чтобы понять и распознать наличие аутизма у ребенка родителям надо внимательно следить за поведением ребенка, замечать необычные признаки, которые не свойственны возрастной норме. Чаще всего эти признаки можно выявить у детей в возрасте до 3-х лет.


Детский аутизм рассматривается, как нарушение развития, которое затрагивает все сферы психики ребенка: интеллектуальную, эмоциональную, чувствительность, двигательную сферу, внимание, мышление, память, речь.


Нарушения речевого развития: в раннем возрасте можно отметить отсутствие или слабое гуление и лепет. После года становится заметно, что ребенок не использует речь для общения со взрослыми, не отзывается на имя, не выполняет речевые инструкции. К 2-м годам у детей очень маленький словарный запас. К 3-м годам не строят фразы или предложения. При этом дети часто стереотипно повторяют слова (часто непонятные для окружающих) в виде эхо. У некоторых детей отмечается отсутствие развития речи. У других же речь продолжает развиваться, но при этом все равно присутствуют нарушения коммуникации. Дети не используют местоимения, обращения, говорят о себе в третьем лице. В некоторых случаях отмечается регресс ранее приобретенных навыков речи.


Трудности в общении и отсутствие эмоционального контакта с окружающими: Такие дети сторонятся тактильного контакта, практически полностью отсутствует и зрительный контакт, присутствуют неадекватные мимические реакции и трудности в использовании жестов. Дети чаще всего не улыбаются, не тянутся к родителям и сопротивляются попыткам взять взрослым их на руки. У детей с аутизмом отсутствует способность выражать свои эмоции, а также распознавать их у окружающих людей. Отмечается отсутствие сопереживания другим людям. Ребенок вместе со взрослым не сосредотачивается на одной деятельности. Дети с аутизмом не идут на контакт с другими детьми или избегают его, им трудно сотрудничать с остальными детьми, чаще всего они склонны уединяться (трудности в адаптации к окружающей среде).


Нарушение исследовательского поведения: детей не привлекает новизна ситуации, не интересует окружающая обстановка, не интересны игрушки. Поэтому дети с аутизмом чаще всего используют игрушки необычно, например, ребенок может не катать машинку целиком, а часами однообразно крутить одно из её колёс. Или не понимая предназначения игрушки использовать её в других целях.


Нарушения пищевого поведения: ребенок с аутизмом может быть крайне избирательным в предлагаемых продуктах, еда может вызывать у ребенка брезгливость, опасность, нередко дети начинают обнюхивать пищу. Но вместе с этим дети могут пытаться съесть несъедобную вещь.


Нарушение поведения самосохранения: в силу большого количества страхов ребенок часто попадает в ситуацию, опасную для себя. Причиной может быть любой внешний раздражитель, который вызывает у ребенка неадекватную реакцию. Например, внезапный шум может заставить ребенка убежать в случайно выбранном направлении. Также причиной является игнорирование реальных угроз жизни: ребенок может очень высоко залезть, играть с острыми предметами, перебегать дорогу не глядя.


Нарушение моторного развития: как только ребенок начинает ходить, у него отмечают неловкость. Также некоторым детям с аутизмом присуще хождение на носочках, весьма заметно нарушение координации рук и ног. Таких детей очень трудно научить бытовым действиям, им достаточно тяжело дается подражание. Вместо этого у них развиваются стереотипные движения (совершать однообразные действия в течении долгого времени, бегать по кругу, раскачивания, взмахи «как крыльями» и круговые движения руками), а также стереотипные манипуляции с предметами (перебирание мелких деталей, выстраивание их в ряд). Дети с аутизмом с заметным трудом осваивают навыки самообслуживания. Выражена моторная неловкость.


Нарушения восприятия: трудности в ориентировке в пространстве, фрагментарность в восприятии окружающей обстановки, искажение целостной картины предметного мира.


Трудности в концентрации внимания: дети с трудом сосредотачивают внимание на чем-то одном, присутствует высокая импульсивность и неусидчивость.


Плохая память: часто и родители и специалисты замечают, что дети с аутизмом хорошо запоминают то, что для них значимо (это может вызывать у них удовольствие или страх). Такие дети на долгое время запоминают свой испуг, даже если он произошел очень давно.


Особенности мышления: специалисты отмечают трудности в произвольном обучении. Также дети с аутизмом не сосредотачиваются на осмыслении причинно-следственных связей в происходящем, присутствуют трудности переноса освоенных навыков в новую ситуацию, конкретность мышления. Ребенку сложно понять последовательность событий и логику другого человека.


Поведенческие проблемы: негативизм (отказ слушать инструкции взрослого, выполнять с ним совместную деятельность, уход из ситуации обучения). Часто сопровождается сопротивлением, криками, агрессивными вспышками. Огромной проблемой являются страхи таких детей. Обычно они непонятны окружающим, потому что зачастую дети не могут их объяснить. Ребенка могут пугать резкие звуки, какие-то определенные действия. Еще одно поведенческое нарушение – агрессия. Любое расстройство, нарушение стереотипа, вмешательство внешнего мира в жизнь ребенка может спровоцировать агрессивные (истерику или физическую атаку) и аутоагрессивные вспышки (повреждения себя самого).


Каждый случай заболевания очень индивидуален: аутизм может иметь большинство перечисленных признаков в крайней степени проявления, а может проявляться лишь некоторыми еле заметными особенностями.




Диагностика расстройств аутистического спектра


Для диагностики аутизма специалисты используют критерии 2-х международных классификаций: МКБ-10 и DSM-5.


Но главные три критерия («триада» нарушений), которые можно выделить это:


— нарушение социальной адаптации


— нарушения в коммуникативной сфере


— стереотипность поведения


В основные диагностические этапы входит:


— осмотр ребенка психиатром, неврологом, психологом


— наблюдение за ребенком и заполнение «Оценочной шкалы аутизма», при помощи которой можно установить тяжесть расстройства


— беседа с родителями


— заполнение родителями опросников – «Опросник для диагностики аутизма»



Виды РАС


Существует несколько действующих классификаций РАС, причем разделение происходит зачастую по совсем разным признакам, что, естественно, может принести определённое неудобство человеку, изначально мало знакомому с медициной или психологией; поэтому ниже будут выделены самые основные и часто встречающиеся на практике виды РАС: — Синдром Каннера( Ранний детский аутизм) — характеризуется «триадой» основных нарушение: трудностью установления контактов со внешним миром, стереотипичностью в поведении, а также задержкой или нарушением коммуникативных функций речевого развития. Также необходимо отметить условие раннего появления данных симптомов (примерно до 2,5 лет)


Проявляется у детей в 4-х формах в зависимости от степени отгораживания от внешнего мира:


Полная отрешенность от происходящего. Эта группа характеризуется отсутствием речи и невозможностью организовать ребенка (наладить зрительный контакт, добиться выполнения инструкций и поручений). При попытках взаимодействия с ребенком, он демонстрирует наибольший дискомфорт и нарушение активности.


Активное отвержение. Характеризуется более активным контактом с окружающей средой, чем первая группа. Нет такой отрешенности, но присутствует неприятие части мира, которая неприемлема ребенку. Ребенок проявляет избирательное поведение (в общении с людьми, в еде, в одежде)


Захваченность аутистическими интересами. Характеризуется образованием сверхценных пристрастий (годами ребенок может говорить на одну и ту же тему, рисовать один и тот же сюжет). Взгляд таких детей направлен на лицо человека, но смотрят они «сквозь» этого человека. У таких детей вызывает удовольствие стереотипное воспроизведение отдельных впечатлений.


Чрезвычайная трудность организации общения и взаимодействия. Аутизм в наиболее легкой форме. Для детей характерна повышенная ранимость, контакт с миром прекращается при малейшем ощущении препятствий. С такими детьми можно установить глазной контакт


— Синдром Аспергера. Формируется с рождения. У детей наблюдается раннее начало речевого развития, богатый словарный запас, развитое логическое мышление, не отмечается нарушений в умственном развитии. Но при этом страдает коммуникативная сторона речи: такие дети не умеют устанавливать контакт с другими людьми, не слушают их, могут беседовать сами с собой, не соблюдают в общении дистанцию, не умеют сопереживать другим людям.


— Синдром Ретта. Особенность его заключается в том, что развитие ребёнка до 1—1,5 лет протекает нормально, но потом начинают распадаться только что приобретённые речевые, двигательные и предметно-ролевые навыки. Характерным для данного состояния являются стереотипные, однообразные движения рук, их потирание, заламывание, при этом не носящие целенаправленного характера. Самое редкое из представленных заболеваний, встречающееся практически всегда только у девочек.


— Детский психоз. Первые проявления симптомов до 3х лет. Характеризуется нарушениями социального поведения, коммуникативными нарушениями. Присутствуют стереотипии в поведении (дети однообразно бегают по кругу, покачиваются стоя и сидя, перебирают пальцы рук, потряхивают кистями). Такие дети имеют нарушения в приеме пищи: они могут проглатывать пищу не жуя. Речь их неясная иногда может представлять собой бессвязный набор слов. Бывают периоды, когда дети застывают на месте, как куклы.


— Атипичный аутизм. Отличается от аутизма по возрастному проявлению и отсутствием одного критерия из «триады» основных нарушений.




Коррекция больных с РАС 


Одним из самых важных разделов абилитации для детей с РАС, несомненно, является оказание психокоррекционной и социально-реабилитационной помощи, с формированием навыков социального взаимодействия и адаптации. Комплексная психокоррекционная работа, включающая в себя все разделы и виды реабилитационной помощи, о которых будет написано ниже, является, наряду с медикаментозной терапией, действенным средством купирования негативных симптомов РАС, а также способствует нормальному включению ребенка в социум. Виды коррекции РАС: 


1) Психологическая коррекция — самый распространённый и известный вид; характерен достаточно широким спектром методик, из которых наибольшее распространение и признание в мире получили программы TEACCH и ABA-терапия.


Первая программа основывается на следующих принципах:


— Особенности каждого отдельного ребёнка интерпретируются исходя из наблюдений за ним, а не из теоретических представлений;


— повышение адаптации осуществляется как путём обучения новым навыкам, так и путём приспособления уже имеющихся к окружающей среде;


— создание индивидуальной программы обучения для каждого ребёнка; использование структурированного обучения; целостный подход к интервенции.


Вторая же программа во многом опирается научение, зависящее от последствий, возникших после поведения. Последствия могут быть в виде наказания или поощрения. В данной модели необходимо выделить основные методы, такие, как процедура создания контура и подкрепления поведения, похожего на целевое; метод обучения цепочек поведения; методика обучения различение стимулов. 


2) Нейропсихологическая коррекция — данный вид включает в себя комплекс занятий, состоящих из растяжек, дыхательных, глазодвигательных, мимических и других упражнений для развития коммуникативной и когнитивной сферы, причем сами занятия между собой заметно различаются по времени и количеству. 


3) Работа с семьей и окружением ребёнка — в первую очередь, данный вид коррекции направлен на смягчение эмоциональной напряжённости и тревоги у членов семьи, так как зачастую родители детей с РАС так же нуждаются в помощи, включающую в себя психотерапевтическую поддержку и программы тренингов (такие программы направлены в основном на формирование чувств понимания проблемы, реальности её решения и осмысленности поведения в сложившейся семейной ситуации).


4) Психосоциальная терапия — собственно, работа с самим ребёнком по формированию когнитивных, эмоциональных и мотивационно-волевых ресурсов личности для возможности дальнейшей социальной адаптации, необходимость в которой проявляется всё ярче по мере взросления ребёнка с РАС. 


5) Логопедическая коррекция — учитывая тот факт, что нарушение речевого развития является одним из кардинальных проявлений РАС, данный вид работы с ребёнком будет неотъемлемой частью программы коррекции. Характеризуется ориентированностью на формирование словарного запаса, развитие слухового внимания, а также фонетического и речевого слуха.


6) Медикаментозная коррекция РАС. При некоторых формах аутизма необходима лекарственная помощь ребенку. Например, для улучшения концентрации внимания и усидчивости врач может назначить витамины и ноотропные лекарства, улучшающие процессы мышления и стимулирующие речевое развитие. А при высокой импульсивности, агрессии, негативизме, выраженных признаках «ухода в себя» могут помочь препараты психотропного ряда. В ряде случаев Аутизм сочетается с эпилептическими приступами. В таких случаях необходимы препараты предотвращающие приступы. Многие мамы опасаются лекарств. Но лекарства назначаются на определенный период, а не навсегда. Нежелательные явления от лекарственных препаратов бывают редко. А результат от эффекта в большинстве случаев стоит смелости родителей. В каждом случае необходимо индивидуально решать, какая нужна терапия. И врач должен быть способен доходчиво объяснить родителям все вопросы относительно лекарств.


В Детском диагностическом центре в Домодедово есть все возможности для диагностики Расстройств аутистического спектра. Такие как: осмотр детским неврологом, клиническим психологом, логопедом, проведение обследования – электроэнцефалографии и видеоЭЭГмониторинга. А также методики коррекции, такие как АВА-терапия.


Алпацкий Д.А. (главный врач, невролог ДДЦ), Литвинова Е.В. (психолог ДДЦ)

Возврат к списку

Разница между поведением и действием (с таблицей) — спросите любую разницу

Поведение , которое является существительным и также действует как прилагательное, определяется как способ, которым человек действует и действует по отношению к остальному миру. Слова, имеющие значение, аналогичное поведению, включают манеру поведения, манеру поведения, этикет и т. Д.

С другой стороны, Действие также является существительным, которое определяется как метод или способ, которым мы действуем или реагируем на конкретную ситуацию, даже если она очень сложна.Его еще называют волевым актом. Действие — это тоже междометие. Другие слова, означающие «действие», включают движение, работу, жест, действие, задачу и т. Д.

Поведение против действия

Разница между Поведением и Действием состоит в том, что поведение — это бесчисленное количество индивидуальных действий, соответствующих общественным ожиданиям, тогда как действие — это то, что выполняется для выполнения плана, цели или задачи.

ПРИМЕР: —

  1. У нее очень плохое поведение по отношению к своим друзьям.
  2. Его экшн меня полностью удивил.
  3. Его Поведение очень грубое.
  4. Единственное лекарство от печали действие .

Сравнительная таблица между поведением и действием (в табличной форме)

Параметр сравнения Поведение Действие
Значение Поведение означает общую обратную связь, ответ или жесты, сделанные человеком при любых обстоятельствах. Действие определяется как движение, жесты и функциональность человека по отношению к работе или другому человеку.
Грамматический класс Поведение не входит в класс междометий. Действие входит в класс междометий.
Описывает Описывает заметный и видимый ответ, генерируемый объектом. Описывает метод передвижения и функционирование человека.
Подобные слова Поведение, манера поведения, манеры поведения, поступки, подвиги и т. Д. Реакция, бой, выступление, движение, жест и т. Д.
Примеры 1. Ее поведение было очень грубым и плохим.
2. Убедитесь, что люди с отличным поведением будут награждены.
1. Он не может выплатить ссуду, и теперь ему грозит иск банка.
2. Ее мотивированный поступок произвел на судей большое впечатление.

«Поведение», которое является существительным и действует как прилагательное, определяется как наблюдаемая и видимая реакция существ в любой ситуации.Поведение имеет более широкий смысл. Этот термин также включает ненаблюдаемые и незамеченные чувства, мышление и мысли.

Слово Behavior произошло из позднего среднеанглийского языка от слова «вести себя», обозначающего украшение манеры поведения, и управляется устаревшим словом havior, которое в дальнейшем происходит от слова have. Это то, как человек действует или ведет себя по отношению к другим людям. Синонимы поведения включают привычки, действия, поведение, эксплуатацию и т. Д.

Следующие примеры предложений помогут понять правильное использование слова « BEHAVIOR »: —

Как существительное: —

  1. Я заметил резкое изменение ее поведения.
  2. Родителей очень беспокоит грубое поведение сына.
  3. Иоанну должно быть стыдно за свое плохое и вульгарное поведение.
  4. Его поведение меня разозлило и очень беспокоило изнутри.

Как прилагательное: —

  1. Такое поведение недопустимо в будущем.
  2. Ее поведение считается наихудшим во всем классе.
  3. Она простила дочери незрелое поведение .
  4. Она отметила изменение в своем поведении.

Действие, которое является существительным и также действует как интеръективное, определяется как процедура выполнения чего-то, что описывает наши движения, работу, жесты в отношении конкретного человека или задачи. Слово «действие» возникло в позднем среднеанглийском периоде через старофранцузский язык от латинского слова actio и слова agere. Он описывает чей-то жест или движение. Синонимы действия включают производительность, активность, задачу, движение и т. Д.

Следующие примеры предложений помогут понять правильное использование слова « ACTION »: —

Как существительное: —

  1. Ее плохой поступок был отвергнут общественностью.
  2. Она обещала подать в суд.
  3. Полиция приняла меры против вора.

В качестве интеръективного : —

  1. Возможно, им придется предпринять военные действия.
  2. Он пожаловался на грубое действие.
  3. Как лучше всего действовать в этих сложных ситуациях?

Основные различия между поведением и действием

  • Слово «действие» действует как существительное и как инъективное в предложениях, тогда как слово «поведение» может использоваться как существительное, но не может использоваться как инъективное в предложениях.
  • Если мы рассматриваем произношение, мы напрягаем второй слог, когда произносим слово «действие», тогда как ударение делается на третьем слоге во время произнесения слова «поведение».
  • Поведение иногда может означать переход за ограниченные границы, что вовсе не является необходимостью, и наше поведение не так сильно влияет, в то время как наши действия могут быть очень эффективными или превосходящими ожидания.
  • Действия, вероятно, будут иметь более негативные последствия или плохие чувства, тогда как поведение не имеет такого значения по сравнению с действием.
  • Слова, которые имеют то же значение, что и действие, включают битву, реакцию, движение, жесты, производительность, активность и т. Д., Тогда как слова, имеющие такое же значение, что и поведение, включают привычки, обычаи, манеры, поступки, поведение и т. Д.

Поведение — это способ проведения или реакции отдельного человека или группы и т. Д. Мы можем сказать, что наше поведение отражает, какой мы тип личности и какой этикет нас ограничивает. Действие означает движения и функциональность тела для другого человека.

Действия складываются из жестов, голоса, отношения человека. Слово «поведение» можно рассматривать как существительное и прилагательное, тогда как слово «действие» относится к категории существительного и инъективного. Действия человека могут оказать очень плохое влияние на других людей, тогда как поведение человека часто не оказывает отрицательного влияния или плохих чувств.


Связанные

пожаловаться на это объявление

Различия в нейронной активности, но не в поведении, в разных социальных контекстах у гуппи, Poecilia reticulata

  • Alger SJ, Riters LV (2006) Поражения медиального преоптического ядра по-разному влияют на пение и поведение, направленное на использование гнездового ящика, внутри и за пределами размножения. сезон у европейских скворцов ( Sturnus vulgaris ). Behav Neurosci 120: 1326–1336. https://doi.org/10.1037/0735-7044.120.6.1326

    Артикул
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Алджер С.Дж., Мааш С.Н., Ритерс Л.В. (2009) Поражения медиального преоптического ядра влияют на немедленное раннее иммуно-мечение генов в областях мозга, участвующих в управлении песнями и социальном поведении у самцов европейских скворцов. Eur J Neurosci 29: 970–982. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2009.06637.x

    Артикул
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Almeida O, Gozdowska M, Kulczykowska E, Oliveira RF (2012) Уровни аргинин-вазотоцина и изотоцина в мозге у доминирующих и подчиненных самцов цихлид. Horm Behav 61: 212–217. https://doi.org/10.1016/j.yhbeh.2011.12.008

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Анкен Р., Рахманн Х. (1994) Атлас мозга взрослой мечехвостой рыбы Xiphophorus helleri и некоторых стадий развития.Фишер, Штутгарт

    Google Scholar

  • Бхарати И.С., Гудсон Дж.Л. (2006) Fos-ответы дофаминовых нейронов на социосексуальные стимулы у самцов зебровых зябликов. Неврология 143: 661–670. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2006.08.046

    Артикул
    PubMed
    PubMed Central
    CAS

    Google Scholar

  • Bielsky IF, Hu SB, Ren X, Terwilliger EF, Young LJ (2005) Рецептор вазопрессина V1a необходим и достаточен для нормального социального признания: исследование замены генов.Нейрон 47: 503–513. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2005.06.031

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Ботам М. С., Хейворд Р.К., Моррелл Л.Дж., Крофт Д., Уорд Дж., Рамнарин И., Краузе Дж. (2008) Чувствительное к риску поведение против хищников в тринидадской гупи, Poecilia reticulata . Экология 89: 3174–3185. https://doi.org/10.1890/07-0490.1

    Артикул

    Google Scholar

  • Брюс К.Э., Уайт WG (1995) Агонистические отношения и модели сексуального поведения у самцов гуппи, Poecilia reticulata .Анимационное поведение 50: 1009–1021. https://doi.org/10.1016/0003-3472(95)80101-4

    Артикул

    Google Scholar

  • Burmeister SS, Mangiamele LA, Lebonville CL (2008) Акустическая модуляция экспрессии немедленных ранних генов в слуховом среднем мозге самок тунгара. Brain Res 1190: 105–114. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2007.11.008

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Burns JG, Price AC, Thomson JD, Hughes KA, Rodd FH (2016) Экологические и генетические эффекты на исследовательское поведение гуппи с высоким и низким уровнем хищничества ( Poecilia reticulata ).Behav Ecol Sociobiol 70: 1187–1196. https://doi.org/10.1007/s00265-016-2127-x

    Артикул

    Google Scholar

  • Кабрера-Альварес MJ, Swaney WT, Reader SM (2017) Активация переднего мозга во время социального воздействия у гуппи дикого типа. Physiol Behav 182: 107–113. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2017.10.012

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Catchpole CK (2008) Птичья песня: биологические темы и вариации, 2-е изд.Издательство Кембриджского университета, Кембридж

    Google Scholar

  • Чепмен Б. Б., Моррелл Л. Дж., Краузе Дж. (2009) Пластичность поведения самцов при ухаживании как функция интенсивности света у гуппи. Behav Ecol Sociobiol 63: 1757–1763. https://doi.org/10.1007/s00265-009-0796-4

    Артикул

    Google Scholar

  • Croft DP, Arrowsmith BJ, Bielby J, White E, Couzin ID, Magurran AE, Ramnarine I, Krause J (2003) Механизмы, лежащие в основе состава стай тринидадской гуппи, Poecilia reticulata .Ойкос 100: 429–438. https://doi.org/10.1034/j.1600-0706.2003.12023.x

    Артикул

    Google Scholar

  • Dantzer R, Koob GF, Bluthé RM, Le Moal M (1988) Септальный вазопрессин модулирует социальную память у самцов крыс. Brain Res 457: 143–147. https://doi.org/10.1016/0006-8993(88)

    -2

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Дэвис Н. Б., Кребс Дж. Р., Вест С. (2012) Введение в поведенческую экологию, 4-е изд.Wiley-Blackwell, Оксфорд

    Google Scholar

  • Демски Л.С. (1973) Кормление и агрессивное поведение, вызванное гипоталамической стимуляцией у цихлид. Comp Biochem Physiol A Physiol 44: 685–692. https://doi.org/10.1016/0300-9629(73)-5

    Артикул
    CAS

    Google Scholar

  • Демски Л.С., Книгге К.М. (1971) Конечный мозг и гипоталамус синежабрых и репродуктивное поведение с репрезентативными лобными отделами.J Comp Neurol 143: 1–16

    Статья
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Фарр Дж. А. (1976) Социальное содействие сексуальному поведению самцов, внутриполовая конкуренция и половой отбор у гуппи, Poecilia reticulata (Рыбы: Poeciliidae). Evolution 30: 707–717

    Статья
    PubMed

    Google Scholar

  • Фарр Дж. А. (1980) Паттерны социального поведения как детерминанты репродуктивного успеха у гуппи, Poecilia reticulata Peters (Pisces: Poeciliidae): экспериментальное исследование эффектов конкуренции между самцами, женского выбора и полового отбора.Поведение 74: 38–91. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

    Артикул

    Google Scholar

  • Фарр Дж. А., Хернкинд В. Ф. (1974) Количественный анализ социального взаимодействия гуппи, Poecilia reticulata (Рыбы: Poeciliida) в зависимости от плотности популяции. Анимационное поведение 22: 582–591. https://doi.org/10.1016/S0003-3472(74)80003-5

    Артикул

    Google Scholar

  • Филд К.Л., Уэйт Т.А. (2004) Отсутствие самок сородичей вызывает гомосексуальное поведение у самцов гуппи.Анимационное поведение 68: 1381–1389. https://doi.org/10.1016/j.anbehav.2003.12.022

    Артикул

    Google Scholar

  • Fischer EK, Ghalambor CK, Hoke KL (2016) Пластичность и эволюция коррелированных наборов признаков. J Evol Biol 29: 991–1002. https://doi.org/10.1111/jeb.12839

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Foran CM, Bass AH (1999) Преоптический ГнРГ и АВТ: оси половой пластичности костистых рыб.Gen Comp Endocrinol 116: 141–152. https://doi.org/10.1006/gcen.1999.7357

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Годвин Дж., Томпсон Р. (2012) Нонапептиды и социальное поведение рыб. Horm Behav 61: 230–238. https://doi.org/10.1016/j.yhbeh.2011.12.016

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Горлик Д. Л. (1976) Иерархия доминирования и факторы, влияющие на доминирование у гуппи Poecilia reticulata (Peters).Анимационное поведение 24: 336–346. https://doi.org/10.1016/S0003-3472(76)80041-3

    Артикул

    Google Scholar

  • Greenwood AK, Wark AR, Fernald RD, Hofmann HA (2008) Экспрессия аргининового вазотоцина в различных преоптических областях связана с доминирующим и подчиненным поведением у африканских цихлид. Proc R Soc Lond B 275: 2393–2402. https://doi.org/10.1098/rspb.2008.0622

    Артикул

    Google Scholar

  • Griffiths SW, Magurran AE (1998) Пол и школьное поведение у тринидадских гуппи.Анимационное поведение 56: 689–693. https://doi.org/10.1006/anbe.1998.0767

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Хара Э., Кубикова Л., Хесслер Н.А., Джарвис Э.Д. (2007) Роль дофаминергической системы среднего мозга в модуляции голосовой активации мозга социальным контекстом. Eur J Neurosci 25: 3406–3416. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2007.05600.x

    Артикул
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Hebets EA, Barron AB, Balakrishnan CN, Hauber ME, Mason PH, Hoke KL (2016) Системный подход к общению с животными.Proc R Soc B 283: 20152889. https://doi.org/10.1098/rspb.2015.2889

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Хеймовикс С.А., Ритерс Л.В. (2005) Непосредственная ранняя активность генов в ядрах, контролирующих пение, и областях мозга, регулирующих мотивацию, положительно относится к певческому поведению во время, но не вне контекста размножения. J Neurobiol 65: 207–224. https://doi.org/10.1002/neu.20181

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Хайнц М. М., Брандер С.М., Уайт Дж.В. (2015) Соединения, разрушающие эндокринную систему, изменяют рискованное поведение у гуппи ( Poecilia reticulata ).Этология 121: 480–491. https://doi.org/10.1111/eth.12362

    Артикул

    Google Scholar

  • Houde AE ​​(1988) Влияние выбора самки и конкуренции самцов и самцов на успешность спаривания самцов гуппи. Анимационное поведение 36: 888–896. https://doi.org/10.1016/S0003-3472(88)80171-4

    Артикул

    Google Scholar

  • Houde AE ​​(1997) Пол, окрас и выбор партнера у гуппи.Princeton University Press, Princeton

    Google Scholar

  • Huang YC, Hessler NA (2008) Социальная модуляция во время ухаживания певчих птиц потенцирует дофаминергические нейроны среднего мозга. PLoS One 3: e3281. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0003281

    Артикул
    PubMed
    PubMed Central
    CAS

    Google Scholar

  • Хейзинга М., Галамбор К.К., Резник Д.Н. (2009) Генетическая и экологическая основа адаптивных различий в поведении косяков среди популяций тринидадских гуппи, Poecilia reticulata .J Evol Biol 22: 1860–1866. https://doi.org/10.1111/j.1420-9101.2009.01799.x

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Джироткул М. (1999) Плотность популяции влияет на конкуренцию между самцами гуппи. Anim Behav 58: 1169–1175

    Статья
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Knight ZA, Tan K, Birsoy K, Schmidt S, Garrison JL, Wysocki RW, Emiliano A, Ekstrand MI, Friedman JM (2012) Молекулярное профилирование активированных нейронов путем захвата фосфорилированных рибосом.Cell 151: 1126–1137. https://doi.org/10.1016/j.cell.2012.10.039

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Kodric-Brown A (1992) Доминирование самцов может повысить успешность спаривания у гуппи. Анимационное поведение 44: 165–167. https://doi.org/10.1016/S0003-3472(05)80766-3

    Артикул

    Google Scholar

  • Коллуру Г. Р., Гретер Г. Ф. (2005) Влияние доступности ресурсов на альтернативную тактику спаривания у гуппи ( Poecilia reticulata ).Behav Ecol 16: 294–300. https://doi.org/10.1093/beheco/arh261

    Артикул

    Google Scholar

  • Котршал А., Рогелл Б., Маклаков А.А., Колм Н. (2012) Половая пластичность в морфологии мозга зависит от социальной среды гуппи, Poecilia reticulata . Behav Ecol Sociobiol 66: 1485–1492. https://doi.org/10.1007/s00265-012-1403-7

    Артикул

    Google Scholar

  • Koyama Y, Satou M, Oka Y, Ueda K (1984) Вовлечение конечных полушарий и преоптической области в сексуальное поведение самцов золотой рыбки, Carasius aurata : исследование поражения мозга.Behav Neural Biol 40: 70–86

    Статья
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Landgraf R, Gerstberger R, Montkowski A, Probst JC, Wotjak CT, Holsboer F, Engelmann M (1995) Антисмысловой олигодезоксинуклеотид к рецептору вазопрессина V1, проникающий в перегородку, снижает связывание вазопрессина, социальную дискриминацию в поведении и тревожность. J Neurosci 15: 4250–4258

    Статья
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Larson ET, O’Malley DM, Melloni RH (2006) Агрессия и вазотоцин связаны с отношениями доминант-подчинение у рыбок данио.Behav Brain Res 167: 94–102. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2005.08.020

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Liebsch G, Wotjak CT, Landgraf R, Engelmann M (1996) Септальный вазопрессин модулирует связанное с тревогой поведение у крыс. Neurosci Lett 217: 101–104. https://doi.org/10.1016/0304-3940(96)13069-X

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Lucon-Xiccato T, Dadda M, Bisazza A (2016) Половые различия в различении размера стаи у гуппи ( Poecilia reticulata ).Этология 122: 481–491. https://doi.org/10.1111/eth.12498

    Артикул

    Google Scholar

  • Macey MJ, Pickford GE, Peter RE (1974) Локализация в переднем мозге нерестового рефлекторного ответа на экзогенные нейрогипофизические гормоны у киллифиш, Fundulus heteroclitus . J Exp Zool 190: 269–279. https://doi.org/10.1002/jez.14013

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Maeda H, Mogenson GJ (1981) Электрофизиологические ответы нейронов вентральной тегментальной области на электрическую стимуляцию миндалины и боковой перегородки.Неврология 6: 367–376. https://doi.org/10.1016/0306-4522(81)

  • -5

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Магурран А.Е. (1998) Дифференциация популяций без видообразования. Philos Trans R Soc B 353: 275–286. https://doi.org/10.1098/rstb.1998.0209

    Артикул

    Google Scholar

  • Магурран А.Е. (2005) Эволюционная экология: тринидадская гуппи.Oxford University Press, Oxford

    Google Scholar

  • Магурран А.Е., Сегерс Б.Х., Карвалью Г.Р., Шоу П.В. (1992) Поведенческие последствия искусственной интродукции гуппи ( Poecilia reticulata ) в Северный Тринидад: свидетельства эволюции антихищнического поведения в дикой природе. Proc R Soc Lond B 248: 117–122

    Статья

    Google Scholar

  • Malsbury CW (1971) Содействие копулятивному поведению самцов крыс посредством электростимуляции медиальной преоптической области.Physiol Behav 7: 797–805. https://doi.org/10.1016/0031-9384(71)

    -4

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Мани Д.Л., Болл Г.Ф. (2003) Fos-подобная иммунореактивность в катехоламинергических ядрах мозга после территориального поведения у свободноживущих певчих воробьев. J Neurobiol 56: 163–170. https://doi.org/10.1002/neu.10227

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Mariette MM, Zajitschek SRK, Garcia CM, Brooks RC (2010) Влияние знакомства и размера группы на предпочтения при спаривании у гуппи, Poecilia reticulata .J Evol Biol 23: 1772–1782. https://doi.org/10.1111/j.1420-9101.2010.02042.x

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Meibach RC, Siegel A (1977) Эфферентные соединения перегородки у крысы: анализ с использованием методов ретроградного и антероградного транспорта. Мозг Res 119: 1–20. https://doi.org/10.1016/0006-8993(77)

    -9

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Munchrath LA, Hofmann HA (2010) Распределение рецепторов половых стероидных гормонов в мозге африканской рыбы-цихлиды, Astatotilapia burtoni .J Comp Neurol 518: 3302–3326. https://doi.org/10.1002/cne.22401

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Northcutt RG (2008) Эволюция переднего мозга костистых рыб. Brain Res Bull 75: 191–205. https://doi.org/10.1016/j.brainresbull.2007.10.058

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Nuffer R, Alburn SM (2010) Значение демонстрации самцов во время взаимодействия самцов и самцов у гуппи ( Poecilia reticulata) .Диплом с отличием, Государственный университет Калифорнии, Сан-Луис-Обиспо, Калифорния,

  • О’Коннелл Л.А., Хофманн HA (2011a) Гены, гормоны и цепи: интегративный подход к изучению эволюции социального поведения. Фронт нейроэндокринол 32: 320–335. https://doi.org/10.1016/j.yfrne.2010.12.004

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • О’Коннелл Л.А., Хофманн HA (2011b) Мезолимбическая система вознаграждения позвоночных и сеть социального поведения: сравнительный синтез.J Comp Neurol 519: 3599–3639. https://doi.org/10.1002/cne.22735

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • О’Коннелл Л.А., Мэтьюз Б.Дж., Хофманн Н.А. (2012) Изотоцин регулирует отцовский уход у моногамных рыб-цихлид. Horm Behav 61: 725–733. https://doi.org/10.1016/j.yhbeh.2012.03.009

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Portfors CV (2007) Типы и функции ультразвуковых вокализаций у лабораторных крыс и мышей.J Am Assoc Lab Anim Sci 46: 28–34

    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Price AC, Rodd FH (2006) Влияние социальной среды на конкуренцию между самцами гуппи ( Poecilia reticulata ). Этология 112: 22–32. https://doi.org/10.1111/j.1439-0310.2006.01142.x

    Артикул

    Google Scholar

  • Рамалло М.Р., Гробер М., Канепа М.М., Морандини Л., Пандольфи М. (2012) Экспрессия аргинин-вазотоцина и участие в воспроизводстве и социальном поведении у самцов цихлид Cichlasoma dimerus .Gen Comp Endocrinol 179: 221–231. https://doi.org/10.1016/j.ygcen.2012.08.015

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Рамирес MJ, Салас C, Портавелла M (1988) Нападение и защита после поражения боковой перегородки в Columba Livia . Int J Neurosci 41: 241–250. https://doi.org/10.3109/002074588089

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Rink E, Wullimann MF (2001) Дофаминергическая система костистых животных (рыбок данио), восходящая к субпалиуму (полосатому телу), расположена в базальном промежуточном мозге (заднем бугорке).Brain Res 889: 316–330. https://doi.org/10.1016/S0006-8993(00)03174-7

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Rink E, Wullimann MF (2004) Соединения вентрального конечного мозга (subpallium) у рыбок данио ( Danio rerio ). Brain Res 1011: 206–220. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2004.03.027

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Riters LV (2012) Роль нейронных систем мотивации и вознаграждения в голосовой коммуникации у певчих птиц.Фронт нейроэндокринол 33: 194–209. https://doi.org/10.1016/j.yfrne.2012.04.002

    Артикул
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Riters L, Ball G (1999) Поражение медиальной преоптической области влияет на пение у самцов европейского скворца ( Sturnus vulgaris ). Horm Behav 36: 276–286. https://doi.org/10.1006/hbeh.1999.1549

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Satou M, Oka Y, Kusunoki M, Matsushima T., Kato M, Rujita I, Ueda K (1984) Телеэнцефальные и преоптические области интегрируют сексуальное поведение у химэ (не имеющего выхода к морю красного лосося, Oncorhynchus nerka ): результаты исследования эксперименты по электрической стимуляции мозга.Physiol Behav 33: 441–447. https://doi.org/10.1016/0031-9384(84)

  • -7

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Schindelin J, Arganda-Carreras I, Frize E et al (2012) Fiji: платформа с открытым исходным кодом для анализа биологических изображений. Нат Методы 9: 676–682. https://doi.org/10.1038/nmeth.2019

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Семсар К., Кандел Ф.М., Годвин Дж. (2001) Манипуляции с системой ПВТ меняют социальный статус и связанные с ним ухаживания и агрессивное поведение у синеголового губана.Horm Behav 40: 21–31. https://doi.org/10.1006/hbeh.2001.1663

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Slimp JC, Hart BL, Goy RW (1978) Гетеросексуальное, автосексуальное и социальное поведение взрослых самцов макак-резусов с медиальными преоптико-передними поражениями гипоталамуса. Brain Res 142: 105–122. https://doi.org/10.1016/0006-8993(78)

  • -4

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Staiger J, Nürnberger F (1989) Структура афферентов к боковой перегородке у морской свинки.Cell Tissue Res 257: 471–490

    Статья
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Swanson L, Cowan W (1979) Соединения перегородки у крысы. J Comp Neurol 186: 621–656. https://doi.org/10.1038/nature19789

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Телес М.К., Алмейда О., Лопес Дж. С., Оливейра РФ (2015) Социальные взаимодействия вызывают быстрые сдвиги в функциональной связности в сети принятия социальных решений рыбок данио.Proc R Soc B 282: 20151099. https://doi.org/10.1098/rspb.2015.1099

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Варгас Дж. П., Лопес Дж. К., Портавелла М. (2009) Каковы функции паллиума рыбьего мозга? Brain Res Bull 79: 436–440. https://doi.org/10.1016/j.brainresbull.2009.05.008

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Velho TAF, Pinaud R, Rodrigues PV, Mello CV (2005) Коиндукция зависимых от активности генов у певчих птиц.Eur J Neurosci 22: 1667–1678. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2005.04369.x

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Wang Z, Hulihan TJ, Insel TR (1997) Сексуальный и социальный опыт связан с различными моделями поведения и нейронной активацией у самцов степных полевок. Brain Res 767: 321–332. https://doi.org/10.1016/S0006-8993(97)00617-3

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Wells K (2007) Экология и поведение земноводных.Издательство Чикагского университета, Чикаго

    Google Scholar

  • Wong CJH (2000) Электрическая стимуляция преоптической области в Eigenmannia : вызванные прерывания разряда электрического органа. J. Comp Physiol A 186: 81–93. https://doi.org/10.1007/s0035

    009

    Артикул
    PubMed
    CAS

    Google Scholar

  • Wullimann MF, Rupp B, Reichert H (1996) Нейроанатомия мозга рыбок данио: топологический атлас.Birkhäuser Verlag, Базель

    Google Scholar

  • Янагихара С., Хесслер Н.А. (2006) Модуляция певческой активности в вентральной тегментальной области певчих птиц в зависимости от социального контекста. Eur J Neurosci 24: 3619–3627. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2006.05228.x

    Артикул
    PubMed

    Google Scholar

  • Выявление нейронных коррелятов поведения без поведенческих измерений

    Животные и хирургические процедуры

    Все процедуры были одобрены Институтом Вейцмана IACUC.Мы использовали мышей-самцов в возрасте 8–12 недель в начале исследования. Мышей, предназначенных для визуализации кальция в СА1 гиппокампа, содержали с 1–4 соседями по клетке, в то время как мышей, используемых для визуализации в АСС, содержали по одному. Все клетки содержали ходовые колеса. Все хирургические вмешательства проводились под анестезией изофлураном (1,5–2% объема). Для визуализации гиппокампа мы использовали мышей дикого типа C57BL / 6, которым были выполнены две хирургические процедуры: инъекция вируса и имплантация стеклянной трубки. Мы вводили 400 нл вирусного вектора AAV2 / 5-CaMKIIa-GCaMP6f 58 (~ 2 × 10 13 частиц на мл, упакованные векторным ядром Университета Северной Каролины) в CA1 в стереотаксических координатах: -1.9 мм переднезадний, -1,4 мм медиолатеральный, -1,6 мм дорсовентрально относительно Bregma. Мышам, которым вводили инъекцию, давали возможность восстановиться в их домашней клетке в течение по крайней мере 1 недели перед последующей хирургической процедурой. Затем мы имплантировали стеклянную направляющую трубку непосредственно над CA1, как описано ранее 18,38 . Для визуализации ACC мы использовали двойных трансгенных мышей CaMKII-tTA и TRE-GCaMP6s (исходный номер Jackson 003010 & 024742; обозначается как CaMKII-GCaMP6), выведенных на фоне C57BL / 6. Им имплантировали непосредственно микропризменную линзу (диаметром 800 мкм) в ACC.Стереотаксические координаты имплантации были 1 мм спереди-сзади, 0 мм медиолатерально (измерено относительно медиальной стороны призмы) и -1,8 мм дорсовентрально от Bregma.

    Подготовительный процесс

    Для получения покадровой визуализации у мышей со свободным поведением с использованием встроенного миниатюрного флуоресцентного микроскопа (nVistaHD, Inscopix) мы следовали ранее установленному протоколу 18,38 . Вкратце, по крайней мере, через 3 недели после процедуры хирургической имплантации мы исследовали экспрессию индикатора Ca 2+ и состояние тканей путем визуализации мышей под изофлурановой анестезией с использованием двухфотонного микроскопа (Ultima IV, Bruker, Германия), оснащенного настраиваемый титан-сапфировый лазер (Insight, Spectra Physics, Санта-Клара, Калифорния).Для мышей с имплантированным CA1 мы вставили в направляющую трубку «микроэндоскоп», состоящий из линзы с одним градиентным показателем преломления (длина шага 0,44, NA 0,47, GRINtech GmbH, Германия). Мы отобрали для дальнейшей визуализации только тех мышей, которые демонстрировали гомогенную экспрессию GCaMP6 и, по-видимому, имели здоровую ткань. Для отобранных мышей с имплантированным CA1 мы прикрепили микроэндоскоп к направляющей трубке с помощью адгезива, отверждаемого ультрафиолетом (Norland, NOA81, Edmund Optics, Баррингтон, Нью-Джерси). Затем мы прикрепили опорную пластину микроскопа к стоматологическому акриловому колпачку с помощью светоотверждаемого акрила (Flow-It ALC, Pentron, Orange, CA).Всех мышей возвращали в их домашние клетки на несколько дней после вышеупомянутой процедуры.

    Ca

    2+ визуализация у свободно ведущих мышей

    Мы обучили мышей бегать вперед и назад по линейной дорожке длиной 96 см и шириной 5 см, поднятой на 33 см над полом 18 . Мы разместили трек в квадратном корпусе (160 × 160 см) в помещении для записи. Стены этого вольера высотой 190 см представляли собой занавески с визуальными подсказками разных цветов и узоров (дистальные реплики).Отчетливые визуальные подсказки также были разбросаны по стенкам (высотой 4 см) линейной дорожки (проксимальные реплики). Для записи поведения мыши мы использовали накладную камеру (DFK 33G445, The Imaging Source, Германия), которая была синхронизирована со встроенным микроскопом. И предтренировочные сеансы, и сеансы визуализации состояли из пяти-семи трехминутных испытаний с интервалом между испытаниями 3 минуты. Визуализация Ca 2+ выполнялась при 20 или 10 Гц в CA1 или ACC, соответственно. Количество предтренировочных дней и поведение мышей на треке были одинаковыми для представленных анализов (шесть предтренировочных сессий для записей с ACC и восемь для записей с CA1; количество переходов по треку составило 68 ± 7 для CA1 и 64 ± 9 для ACC).

    Ca

    2+ обработка данных изображений

    Мы обработали данные изображений, используя коммерческое программное обеспечение (Mosaic, версия 1.1.1b, Inscopix) и пользовательские процедуры MATLAB, как описано ранее 18,38 . Чтобы увеличить скорость вычислений, мы пространственно уменьшили дискретизацию данных в 2 раза в каждом измерении (конечный размер пикселя 2,3 × 2,3 мкм). Чтобы исправить неравномерное освещение как в пространстве, так и во времени, мы нормализовали изображения, разделив каждый пиксель на соответствующее значение из сглаженного изображения.Сглаженное изображение было получено путем применения к фильмам фильтра Гаусса с радиусом 100 мкм. Нормализация также улучшила внешний вид кровеносных сосудов, которые позже использовались в качестве стационарных реперных маркеров для регистрации изображений. Мы использовали регистрацию твердого тела для коррекции боковых смещений мозга. Эта процедура была выполнена на высококонтрастной подобласти нормализованных фильмов, в которой кровеносные сосуды были наиболее заметными. Фильмы были преобразованы в относительные изменения флуоресценции:

    $$ \ frac {{\ Delta F \ left (t \ right)}} {{F_0}} = (F \ left (t \ right) — F_0) / F_0 $

    (1)

    , где F 0 — значение для каждого пикселя, усредненное по времени.Для обнаружения ячеек фильмы были дискретизированы по времени в 5 раз. Мы обнаружили пространственные следы, соответствующие отдельным ячейкам, с использованием установленного алгоритма обнаружения ячеек, который применяет анализ основных и независимых компонентов (PCA и ICA, соответственно). Для каждого пространственного следа мы использовали порог в 50% от максимальной интенсивности следа. Каждый пиксель, который не превышал пороговое значение, был обнулен. После того, как клетки были обнаружены, была проведена сортировка клеток, чтобы определить пространственные следы, которые следуют за типичной клеточной структурой.Это было сделано путем измерения площади отпечатка и округлости и отбрасывания тех, радиус которых был меньше 5 мкм или больше 15 мкм или которые имели округлость меньше 0,8. В некоторых случаях выходные данные алгоритма PCA / ICA включали более одного компонента, соответствующего одной ячейке. Чтобы исключить такие случаи, мы исследовали все пары клеток с межцентровыми расстояниями <18 мкм; всякий раз, когда их трассы имели корреляцию> 0,9, ячейка с более низкой средней амплитудой пика события отбрасывалась.Количество клеток на мышь составляло 452, 497, 453 и 547 в CA1 и 602, 521 и 603 в ACC. Чтобы идентифицировать одни и те же нейроны в нескольких сеансах визуализации, мы использовали вероятностный метод регистрации клеток 59 , который оценивает вероятность правильной регистрации для каждой клетки в наборе данных и общую частоту ошибок регистрации.

    Обнаружение событий Ca

    2+

    Активность Ca 2+ была извлечена путем применения пороговых пространственных следов к фильмам с полным временным разрешением (20 Гц) \ (\ Delta F (t) / F_0 \).Колебания базовой линии были удалены путем вычитания медианы кривой (20-секундное скользящее окно). Следы Ca 2+ были сглажены фильтром нижних частот с частотой среза 2 Гц. Ca 2+ событие-кандидат обнаруживалось всякий раз, когда амплитуда превышала пороговое значение в 4 или 5 средних абсолютных отклонений (MAD) для GCaMP6s или GCaMP6f, соответственно. Мы рассмотрели для дальнейшего анализа только возможные события Ca 2+ с временем затухания индикатора для GCaMP6s или GCaMP6f, равным или более 600 или 200 мс соответственно.Чтобы избежать обнаружения нескольких пиков, соответствующих одному событию Ca 2+ , только пики, которые были на 4 или 5 MAD выше, чем предыдущий пик (в рамках того же события-кандидата), и на 2 или 2,5 MAD выше, чем следующий пик. , для GCaMP6s или GCaMP6f соответственно считались истинными событиями. Мы установили наступление события Ca 2+ на время пика флуоресценции. Чтобы смягчить эффекты перекрестных помех (т.е. распространение флуоресценции Ca 2+ из соседних клеток), мы приняли консервативный подход, позволяя регистрировать только одну клетку из группы соседей (пары клеток с межцентровыми расстояниями <18 мкм). событие Ca 2+ в любом временном окне 200 мс.Если в соседних ячейках произошло несколько событий Ca 2+ в течение ~ 200 мс, мы сохранили только событие с наивысшим пиковым значением \ (\ Delta F / F_0 \). Если две соседние ячейки имели корреляцию> 0,9 в своих событиях, ячейка с более низкой средней амплитудой пика отбрасывалась. После того, как события были идентифицированы, была проведена дальнейшая сортировка событий, чтобы найти ячейки с достаточным отношением сигнал / шум. Это было сделано путем измерения частоты событий и средней амплитуды пика событий для каждой ячейки и отбрасывания тех, чья частота событий была меньше 0.01 Гц или со средней амплитудой события менее 1% \ (\ left ({\ Delta F / F_0} \ right) \). Мы считали, что каждый нейрон активен в течение двух последовательных кадров на пике каждого обнаруженного переходного процесса Ca 2+ (для учета типичного времени нарастания индикатора Ca 2+ ).

    Электрофизиология в субикулуме и таламусе

    Мы получили опубликованные записи электрофизиологии 30 ( N = 2 мыши; 62 и 41 клетка на мышь) из нескольких передних ядер таламуса, в основном из антеродорсального ядра (ADn) и субикулярных областей. , в основном PoS, у свободно перемещающихся мышей, добывающих пищу в открытой среде (53 × 46 см).Авторы записали на частоте 20 кГц одновременно от 64 до 96 каналов и обработали необработанные данные для извлечения LFP и обнаружения всплесков.

    Получение точек данных

    Для данных изображений Ca 2+ мы построили бинарную матрицу активности размером N × K , где N — количество нейронов, а K — количество нейронов. кадры в роликах трекинг Ca 2+ динамика. Если нейрон i -й был активен в кадре j , то элемент матрицы i на j -й элемент матрицы был установлен в 1; в противном случае он был установлен на 0.Средние значения \ (\ Delta F / F_0 \) на активную ячейку составляли 0,0229 (5–95%: 0,0082–0,1123) для CA1 и 0,0528 (5–95%: 0,0266–0,1078) для ACC. Затем мы определили каждую точку данных как двоичный вектор активности на уровне кадра длиной N , а именно строку матрицы активности. Для дальнейшего анализа данных мы использовали только векторы активности на уровне кадра с> 1 активными нейронами (ненулевые элементы).

    Для данных электрофизиологии мы сначала оценили активность нейронов, используя интервал времени 100 мс.Затем мы построили двоичную матрицу активности размером N × K , где N — количество нейронов, а K — количество временных интервалов. Если i -й нейрон активировался хотя бы один раз в течение интервала времени j -й, то i -й на j -й элемент матрицы был установлен в 1; в противном случае он был установлен на 0. Среднее количество всплесков на активную ячейку составляло 2 (5–95%: 1–8). Затем мы определили каждую точку данных как двоичный вектор активности на уровне бина длиной N , а именно строку матрицы активности.Для уменьшения размерности и дальнейшего анализа данных мы отбросили векторы активности с <15 активными нейронами.

    Уменьшение размерности

    Методы нелинейного уменьшения размерности позволяют идентифицировать наборы паттернов активности, которые лежат в многообразии низкой размерности в пределах высокой размерности данных ( N , количество нейронов), даже если это множество нелинейный (дополнительные рисунки 1 и 2). С этой целью мы использовали собственные лапласовские карты (LEM) для нелинейного уменьшения размерности, как описано ранее 21 .В общем, такие методы используют локальные отношения между ближайшими точками данных для восстановления глобальной метрики расстояния. Учитывая K точек данных x 1 ,…, x K (количество кадров), лежащих в N -мерном пространстве нейронной активности, мы построили взвешенный график с K узлы, по одному для каждой точки, и набор ребер, соединяющих соседние точки данных. Мы считали узлы i и j связанными ребром, если i находится среди p ближайших соседей j , или j находится среди p ближайших соседей i ( р = 0.25–0,5% для всех наборов данных). Мы использовали метод без параметров («простой») для выбора весов, то есть W ij = 1, если узлы i и j подключены, и 0 в противном случае 21 . Затем мы вычислили собственные значения и собственные векторы для обобщенной задачи о собственных векторах: Lf = λDf , где D — диагональная матрица весов, ее элементы представляют собой суммы по столбцам W и L = D W — матрица Лапласа.Мы не учитывали ведущий собственный вектор (как описано ранее, 21 ) и использовали следующие 10 собственных векторов для вложения в 10-мерное евклидово пространство. ЛЭМ проводилась дважды. Для второй итерации, выполненной с уменьшенными размерными данными, мы определили узлы i и j как связанные, если i находится среди p, ближайших соседей j , или j находится среди p. ближайших соседей i ( p = 7.5–15% для всех наборов данных). Для дальнейшего анализа мы использовали три ведущих собственных вектора (после исключения первого собственного вектора). LEM применялся ко всем наборам данных. Чтобы продемонстрировать, что распределения точек данных в уменьшенном размерном пространстве не получены случайно, мы выполнили тот же анализ для «перемешанного времени» (дополнительный рис. 3, средний столбец) и «перемешивания ячеек» (дополнительный рис. 3, справа). столбец) версии данных. Перестановка времени была получена путем перестановки времен нейрональной активности независимо для каждой ячейки при сохранении общего количества активных временных интервалов на ячейку.Перестановка ячеек была получена путем перетасовки идентичности активных ячеек для каждого временного интервала при сохранении общего количества активных ячеек на временной интервал.

    Оценка внутренней размерности и топологии данных

    Чтобы оценить внутреннюю размерность данных, для любой заданной точки данных в сокращенном пространстве мы вычислили количество соседей внутри сферы, окружающей ее, как функцию радиуса сферы. Мы использовали наклон числа соседних точек данных в пределах заданного радиуса в логарифмическом масштабе, чтобы оценить размерность данных 24 .Моделирование, иллюстрирующее эту процедуру, представлено на дополнительном рисунке 7.

    Для оценки топологии данных мы вычислили количество компонентов ( β 0 ), дыр ( β 1 ) и пробелов. ( β 2 ), как функция порога радиуса, с использованием ранее установленного алгоритма 33 (Javaplex: пакет исследовательских программ для постоянной (ко) гомологии, https://github.com/appliedtopology/javaplex ). Затем мы провели поиск компонентов, отверстий и пространств, которые были стабильны в широком диапазоне радиусов.Моделирование, иллюстрирующее эту процедуру, представлено на дополнительном рисунке 18. Поскольку алгоритм требует вычислений и не масштабируется для больших наборов данных, мы применили алгоритм к репрезентативному набору точек данных. Чтобы получить этот репрезентативный набор, мы применили кластеризацию K -средств к уменьшенным размерным данным и извлекли центроиды кластеров. Чтобы преодолеть чувствительность к шуму, мы отбросили разреженные кластеры (<50 точек данных). Чтобы гарантировать окончательное количество центроидов кластера> 50, мы использовали K = 70 для процедуры K -means.

    K — означает кластеризацию

    В случаях, когда точки данных непрерывно распределены, нет естественного разделения точек данных на дискретные кластеры. Поэтому для параметризации закодированной переменной мы использовали K -средство, которое привело к сегментации данных на дискретный набор компактных подмножеств. Для данных электрофизиологии мы использовали K -средний ( K = 8), чтобы сегментировать данные в различные кластеры.

    Топологическая кластеризация и субкластеризация

    В случаях, когда распределение точек данных состоит из дискретного набора плотных кластеров, эти кластеры можно рассматривать как компоненты с точки зрения топологии данных и того же алгоритма, который оценивает количество компонентов ( β 0 , см. раздел «Оценка внутренней размерности и топологии данных» выше), естественно, дает топологическую кластеризацию точек данных. Чтобы использовать топологический подход для кластеризации данных, мы сосредоточились на больших компонентах (> 250 точек данных для кластеризации и> 50 точек данных для суб-кластеризации) и выбрали радиус, который захватывает максимальное количество стабильных компонентов (см. Оценка данных раздел внутренней топологии).Мы связали каждую из точек данных, не назначенных ни одному из определенных компонентов, с кластером, который содержит его ближайшего назначенного соседа. Эта процедура была выполнена путем постепенного увеличения порога радиуса при сохранении назначения ранее назначенных точек данных (дополнительный рисунок 4).

    Временная сегментация данных

    Для данных изображений Ca 2+ из CA1 и ACC мы использовали временную последовательность кластеров для временной сегментации данных.Применение процедуры сегментации к точкам данных позволило нам определить начало и конец каждого временного сегмента и, в то же время, уменьшить количество коротких отклонений от заданного кластера, которые могут быть результатом шума и разреженной нейронной активности. Чтобы сегментировать точки данных, мы определили два порога: (1) максимальный интервал между последовательными точками данных, которые принадлежат одному кластеру; (2) минимальное количество точек данных в сегменте. Для оптимизации процедуры сегментации мы систематически тестировали различные значения максимального интервального порога и исследовали полученное распределение длин сегментов.Подходящий порог должен приводить к устойчивому распределению (не чувствительному к небольшим изменениям порогового значения) длин сегментов. Распределение количества точек данных в сегменте-кандидате было явно бимодальным, что позволяло отличать действительные сегменты от шума. Мы выполнили сегментацию независимо для каждого кластера, что позволило точкам данных принадлежать одному кластеру, нескольким кластерам или ни одному из кластеров. На практике большинство точек данных принадлежало сегменту только одного кластера.После сегментации данных мы построили вектор средней активности, измерив среднюю активность каждого нейрона в течение заданного временного отрезка. Для каждого набора сегментов из одного и того же кластера мы применили PCA к полученным средним векторам активности, чтобы выявить внутрикластерную гетерогенность, соответствующую различным подтипам сегментов в данном кластере.

    Вычисление матрицы перехода

    Чтобы зафиксировать временную взаимосвязь между различными состояниями сети, мы вычислили матрицу перехода, т.е.е. вероятность того, что точка данных принадлежит кластеру i в момент времени t + 1, при условии, что предыдущая точка принадлежит кластеру j в момент времени t . Аналогичный анализ был выполнен на уровне сегмента, где матрица перехода была определена вероятностью принадлежности сегмента к кластеру i , учитывая, что предыдущий сегмент принадлежит кластеру j . {M — 1} {P_ {I_i, I_ {i + 1}) }}} \ right) $$

    (2)

    Поскольку изучение всех возможных перестановок требует вычислений, мы сначала вычислили, сколько раз каждый подкластер появлялся в начале и в конце сегмента.Анализ показал, что один подкластер был заметным в начале сегмента, а другой подкластер был заметным в конце сегмента, что подразумевает определенную направленность для упорядочивания подкластеров. Это позволило нам ограничить первый и последний подкластеры среди подкластеров M . Следовательно, нам оставалось только осмотреть ( M, — 2)! Возможны перестановки а не M !.

    Для данных электрофизиологии от ADn и PoS из-за наблюдаемой кольцевой топологии сокращенных размерных данных (дополнительный рис.18) и траектории внутри него (дополнительный рис. 17а, б), мы стремились циклически упорядочить полученные кластеры M . С этой целью для каждого упорядочения мы вычисляли сумму вероятностей перехода от кластера к соседним с ним кластерам с обоих направлений. Циклическое упорядочение субкластеров было установлено, чтобы максимизировать сумму этих вероятностей из возможных ( M — 1)! / 2 возможных порядков (из-за симметрии вращения и отражения). Упорядоченные состояния нейрональной активности позволили нам восстановить закодированные переменные и вычислить внутреннюю кривую настройки для каждой клетки.

    Восстановление закодированных переменных

    Для восстановления переменных, закодированных в сетевой активности, мы параметризовали состояния сети. Для данных изображений Ca 2+ из CA1 мы сосредоточились на реконструкции внутреннего положения в кластерах, связанных с движением. Мы использовали полученные субкластеры и их порядок и назначали равномерно распределенные внутренние позиции различным субкластерам. Для сравнения с внешним положением мы устанавливаем степень свободы отражения (из двух возможных ориентаций линейного трека из-за его симметрии), минимизируя среднеквадратичную ошибку между внутренней реконструкцией и внешней переменной (выполняется глобально для всего набор данных).Ошибка (несоответствие) между расчетным положением (или фазой), основанным на восстановленном внутреннем представлении \ (\ hat x \), и фактическим положением (или фазой), x , была определена как \ (\ hat x — Икс\).

    Для данных электрофизиологии из ADn и PoS мы восстановили внутренний угол на основе кластеризации всего набора данных и полученного циклического упорядочения кластеров. Точкам данных, которые принадлежат кластеру k , был назначен внутренний угол \ (\ frac {{2 {\ mathrm {\ pi}} k}} {M} \), где M — количество кластеров.Затем мы использовали усеченное гауссовское ядро ​​W ( σ = 2 кадра, размер = 5 кадров) для временного сглаживания данных. Для сравнения с направлением головы мы устанавливаем степени свободы вращения и отражения (из-за симметрии кольца), минимизируя среднеквадратичную ошибку между внутренней реконструкцией и внешней переменной (выполняется глобально для всего набора данных). Несоответствие между предполагаемым направлением головы, основанным на восстановленном внутреннем представлении, \ (\ hat \ theta \), и фактическим направлением головы, θ (или декодированным направлением головы во время сна; см. Раздел декодера быстрого сна), был определен как \ ({\ mathrm {mod}} \ left ({\ hat \ theta — \ theta + \ pi, 2 \ pi} \ right) — \ pi \).

    Расчет внутренних кривых настройки

    Мы стремились рассчитать кривую настройки для каждой ячейки относительно состояния сети, а не относительно какой-либо внешней переменной (например, положения). Для этого расчета мы сначала измерили время, в течение которого сеть находилась (занятость) в любом заданном состоянии, и количество событий нейронной активности в каждом состоянии сети (Ca 2+ количество событий или количество всплесков). Затем мы разделили количество событий нейронной активности на занятость, получив уровень активности как функцию от внутреннего состояния сети — отсюда и внутреннюю кривую настройки.

    Для данных изображений Ca 2+ от CA1 и ACC мы сосредоточились на реконструкции внутренних кривых настройки в кластерах, связанных с движением. Кривые внутренней настройки были рассчитаны для ячеек, которые отображали> 5 событий Ca 2+ в соответствующих кластерах. Для сравнения с внешними настроечными кривыми после того, как мы вычислили векторы занятости и числа событий Ca 2+ , мы интерполировали число событий Ca 2+ и занятость в упорядоченных состояниях сети (субкластерах), чтобы увеличить количество состояний, поэтому он будет соответствовать количеству пространственных интервалов.Затем мы использовали усеченное ядро ​​Гаусса ( σ = 1,5 бина, размер = 5 бинов, которое используется для расчета внешних настроечных кривых) для сглаживания двух функций. Наконец, мы вычислили кривую внутренней настройки для каждого нейрона, разделив сглаженную карту номеров событий Ca 2+ на сглаженную карту занятости.

    Для данных электрофизиологии от ADn и PoS, внутренние кривые настройки были рассчитаны на основе кластеризации всего набора данных и полученного циклического упорядочения кластеров.Точки данных были сглажены, как описано выше (см. Раздел «Реконструкция закодированных переменных»). Затем мы разделили внутренний угол на 40 интервалов по 9 ° и вычислили занятость в любом заданном угловом интервале и количество импульсов нейрона в каждом интервале. Наконец, мы вычислили внутреннюю кривую настройки для каждого нейрона, разделив количество всплесков на занятость.

    Расчет внешних настроечных кривых

    Для данных изображений Ca 2+ от CA1 и ACC мы рассчитали настройку клеток на местоположение.Мы рассматривали периоды, когда мышь бежала со скоростью> 1 см / с. Мы разделили дорожку на 24 ячейки (по 4 см каждая) и исключили последние 2 ячейки на обоих концах дорожки, где мышь обычно оставалась неподвижной. Мы вычислили занятость и количество событий Ca 2+ в каждом бине, а затем сгладили эти две карты (занятость и номер события Ca 2+ ), используя усеченное ядро ​​Гаусса ( σ = 1,5 бина, размер = 5 бункеры) 18,38 . Затем мы вычислили карту активности (частота событий на ячейку) для каждого нейрона, разделив сглаженную карту номеров событий Ca 2+ на сглаженную карту занятости.Для данных гиппокампа мы отдельно рассматривали поля мест для каждого из двух направлений бега на линейной дорожке.

    Для данных, записанных с ACC, мы объединили данные с обоих направлений бега на линейной дорожке, принимая во внимание фазу бега, а не абсолютное местоположение. Объединение было выполнено путем переворота позиционной индексации линейной дорожки, когда мышь двигалась в заданном направлении (таким образом, заданное положение на дорожке, когда мышь двигалась вправо, соответствовало положению зеркала при движении мыши. Слева).

    Для данных электрофизиологии от ADn и PoS мы вычислили настройку на направление головы. Сначала мы разбили направление головы на 40 интервалов по 9 °. Затем мы вычислили для каждого нейрона среднюю скорость срабатывания с учетом углового интервала, разделив количество всплесков в каждом интервале на занятость в этом интервале.

    Анализ настройки места

    Для этого анализа мы сосредоточились только на активных ячейках (≥5 обнаруженных событий во время периодов бега в заданном направлении). Для этих ячеек мы вычислили пространственную информацию (в битах на событие), используя несглаженную карту скорости событий каждой ячейки, как определено ранее 60 :

    $$ {\ mathrm {пространственный}} \; {\ mathrm {информация }} \; = \; \ mathop {\ sum} \ nolimits_i {p_i \ cdot \ left ({\ frac {{r_i}} {{\ bar r}}} \ right) {\ mathrm {log}} _ 2 \ left ({\ frac {{r_i}} {{\ bar r}}} \ right)}, $$

    (3)

    , где p i — вероятность того, что мышь окажется в бункере i (время, проведенное в бункере i -е / общее время работы), r i равно частота событий Ca 2+ в интервале i , а — это общая средняя частота событий Ca 2+ .Затем мы выполнили 1000 различных перемещений местоположений животных во время событий Ca 2+ , учитывая статистику пространственного покрытия для соответствующего сеанса и направления бега, и вычислили пространственную информацию для каждого перемещения. Это дало p -значение вычисленной пространственной информации относительно тасований. Ячейки с пространственной информацией выше, чем у 95% их перетасовок, считались значимыми ячейками места. Доля ячеек места в каждом сеансе определялась как количество значимых ячеек из числа активных ячеек в этом сеансе.Для расчета настройки фазы траектории мы применили тот же расчет, рассматривая фазу траектории, объединенную по обоим направлениям движения, вместо положения в данном направлении движения.

    Ширина поля места была определена как количество интервалов в непосредственной близости от предпочтительного положения со скоростью> 0,5 от максимальной частоты событий во всех интервалах. Для ширины поля траектория-фаза мы объединили данные с обоих направлений бега на линейной дорожке, принимая во внимание фазу бега, а не абсолютное местоположение.

    Кроме того, для каждой ячейки (≥5 обнаруженных событий во время периодов работы в каждом направлении движения) мы вычислили ее тенденцию кодировать одну и ту же позицию в обоих направлениях движения (двунаправленность). Для этого мы использовали ранее определенную меру двунаправленности 61 :

    $$ {\ mathrm {twoirectionality}} = \ frac {{2 \ mathop {\ sum} \ nolimits_i {\ mathrm {min}} (\ тильда P _ {{\ mathrm {right}}} \ left (i \ right), \ tilde P _ {{\ mathrm {left}}} (i))}} {{\ mathop {\ sum} \ nolimits_i (\ tilde P _ {{\ mathrm {right}}} \ left (i \ right) + \ tilde P _ {{\ mathrm {left}}} (i))}} $$

    (4)

    $$ \ tilde P _ {{\ mathrm {right, left}}} \ left (i \ right) = \ frac {{N _ {{\ mathrm {bins}}} r _ {{\ mathrm {right, left}) }} (i)}} {{\ mathop {\ sum} \ nolimits_i r _ {{\ mathrm {right, left}}} (i)}}, $$

    (5)

    где \ (\ tilde P \) right ( i ) и \ (\ tilde P \) left ( i ) — нормализованные значения карт скорости в интервале i для правый и левый ход соответственно. N r \ left ({\ theta _k} \ right) \), где N — количество равномерно расположенных угловых интервалов, \ (\ theta _k = \ frac {{2 \ pi k}} {N} \), а r ( θ ) — частота срабатывания нейрона при заданном угле θ .Предпочтительное направление нейрона оценивалось по углу вектора Рэлея его настраиваемой кривой, а направленность (степень его настройки на одно направление) оценивалась по абсолютной величине (длине) вектора Рэлея. Как для предпочтительного направления, так и для направленности (длина вектора Рэлея) мы сравнили значения, полученные для каждого нейрона из внутренних и внешних кривых настройки. Для дальнейшего сравнения внутренних и внешних кривых настройки каждого нейрона мы вычислили корреляцию Пирсона между двумя кривыми настройки.Для визуализации данных на дополнительном рис. 17e – g мы пометили клетки как клетки направления головы, если у них длина вектора Рэлея> 0,5 и пиковая частота срабатывания> 5 Гц.

    В обоих случаях, чтобы сравнить внутренние кривые настройки с кривыми внешней настройки, мы использовали те же степени свободы, что и полученные в разделе «Реконструкция закодированных переменных».

    Сравнение внутреннего и внешнего информационного содержания

    Чтобы количественно оценить объем информации между внутренним состоянием сети или закодированной внешней переменной и активностью данного нейрона, мы вычислили внутреннюю и внешнюю информацию для каждой ячейки.Для ячеек CA1 внешней информацией была пространственная информация, как описано выше. Для клеток ADn и PoS внешняя информация была определена на основе направления головы животного (с использованием того же выражения, которое использовалось для определения пространственной информации для положения). Для количественной оценки внутренней информации мы использовали взаимосвязь между внутренним состоянием сети и активностью каждой данной ячейки. Для каждой ячейки мы применили LEM к данным, исключив эту ячейку из векторов активности (исключив одну), и сгруппировали точки данных (с использованием K -средних) в сокращенном пространстве.Внутренняя информация была рассчитана на основе частоты событий нейрона во время каждого из состояний сети (кластеров) с использованием того же выражения, которое использовалось для определения пространственной информации для положения. Для ячеек CA1 LEM, кластеризация и внутренняя информация рассчитывались отдельно для состояний C 1 и C 2 (которые соответствовали движению влево и вправо). В анализ были включены только клетки с ≥ 5 обнаруженными событиями в соответствующем состоянии. Для ячеек ADn и PoS, LEM, кластеризация и внутренняя информация были рассчитаны для бинаризованной версии данных, как описано выше.Чтобы обеспечить беспристрастное сравнение внутренней и внешней информации, мы использовали восемь кластеров для внутреннего состояния и восемь интервалов для внешнего состояния (положение или направление головы). Кроме того, поскольку распределение времени, проведенного в каждом состоянии, различается между внутренним и внешним состояниями, для каждой ячейки мы вычитали среднюю информацию, полученную из 100 перетасовок этой ячейки.

    Для количественной оценки качества идентификации состояний сети как функции количества зарегистрированных нейронов мы систематически изменили количество нейронов, используемых для анализа, включив только случайные подмножества зарегистрированной совокупности.Для каждого подмножества мы рассчитали внутреннюю информацию между состояниями сети и активностью каждой из ячеек в остальной популяции.

    Декодер REM-сна

    Для электрофизиологических данных из ADn и PoS мы вычислили «виртуальную траекторию» внутреннего угла во время периодов REM-сна, как описано выше (см. Раздел «Реконструкция закодированных переменных»). Поскольку фактическое направление головы постоянно во время сна, внутренний угол сравнивался с «виртуальной траекторией» направления головы, полученной декодером максимального правдоподобия.Декодер максимального правдоподобия для виртуального направления головы во время быстрого сна был основан на внешних кривых настройки во время периодов бодрствования с использованием только ячеек направления головы (длина вектора Рэлея> 0,5 и пиковая частота импульсов> 5 Гц). Для сравнения между внутренним углом и направлением декодированной головы мы искали степени свободы вращения и отражения (из-за симметрии кольца), которые минимизируют среднеквадратичную ошибку декодирования.

    Декодер перехода от сна к бодрствованию

    Мы обучили декодер во время периодов быстрого сна и протестировали его в периоды бодрствования.Внутренний угол и внутренние кривые настройки сначала были рассчитаны для данных быстрого сна, как описано выше (см. Раздел «Расчет внутренних кривых настройки»), а затем использованы для обучения декодера максимального правдоподобия (рис. 4f). Затем декодер был протестирован на активность нейронов в периоды бодрствования. Для сравнения направления декодированной головы с фактическим направлением головы мы искали степени свободы вращения и отражения (из-за симметрии кольца), которые минимизируют среднеквадратичную ошибку декодирования (вставка на рис.4е). Ошибка декодирования сравнивалась с ошибкой, полученной для перемешанных данных (см. Раздел «Проверка перемешивания»).

    Декодер для разных мышей

    Декодеры для разных мышей полагаются на аналогию между внутренними структурами нейрональной активности у разных мышей (или в разные дни эксперимента) для одной и той же области мозга. Эти декодеры использовались для определения внешнего состояния (положения или направления головы) одной мыши на основе отношений между внутренним состоянием (паттернами нейронной активности) и внешним состоянием другой мыши (или той же мыши в другой день эксперимента). .Мы использовали нейронную активность в уменьшенном размерном пространстве для параметризации точек данных во внутреннем состоянии. В частности, для данных визуализации Ca 2+ кластеры и упорядоченные субкластеры в них были переведены в положения на одномерном сегменте. Для данных электрофизиологии мы использовали круговой порядок кластеров, чтобы назначить угол каждой точке данных. На основе этой параметризации было определено сопоставление состояний сети во внутренних структурах, полученных для разных мышей (или разных дней для одной и той же мыши).Во всех случаях отображение определялось с точностью до внутренней симметрии внутренней структуры: вращение и отражение для данных PoS и ADn и отражение для данных CA1. Для мыши 1 нейронная активность на каждом временном интервале была связана с определенным состоянием сети. Основываясь на сходстве между внутренними структурами, аналогичное состояние сети было обнаружено у мыши 2. Это состояние сети мыши 2 было связано с известным внешним состоянием. Декодированное внешнее состояние мыши 1 было установлено как такое же связанное внешнее состояние мыши 2.Ошибка декодирования внешнего состояния была вычислена и сравнена с ошибкой, полученной для перемешанных данных (см. Раздел «Проверка перемешивания»).

    Декодер фазы траектории

    Для данных изображений Ca 2+ , записанных с ACC, мы проверили сходство между нейронной активностью во время бега в одном направлении линейной дорожки и нейронной активностью во время бега в другом направлении. Сначала мы определили фазу траектории как расстояние мыши от начальной точки, а именно расстояние от левого края при движении вправо и расстояние от правого края при движении влево.Затем мы построили декодер, который оценивает фазу траектории в заданном направлении (тестовые данные) на основе отношений между паттерном нейронной активности и фазой траектории в другом направлении (данные обучения). В частности, для каждой точки данных, полученных во время бега в заданном направлении, мы нашли ближайшего соседа в сокращенном пространстве нейронной активности среди всех точек данных, полученных во время бега в противоположном направлении. Декодированная фаза была установлена ​​как фаза траектории животного во время точки данных ближайшего соседа.Ошибка декодирования фазы траектории вычислялась и сравнивалась с ошибкой, полученной для перетасованных данных (см. Раздел «Проверка в случайном порядке»).

    Фаза траектории, время и скорость при кодировании ускорения

    Поскольку поведение на линейной траектории стереотипно, существует высокая корреляция между фазой траектории, временем от начала пересечения траектории, а также скоростью и ускорением животного . Поэтому мы обратились к исследованию, какая из этих внешних переменных лучше всего объясняет активность нейронов ACC.Для каждой ячейки с ≥10 обнаруженными событиями во время бега мы рассчитали частоту событий для каждой комбинации фазы траектории и времени от начала обхода трека (используя 20 интервалов для каждой переменной). Затем мы рассчитали для каждой фазы траектории стандартное отклонение частоты событий в разное время, а затем вычислили средневзвешенное значение стандартного отклонения по всем фазам (SD T — мера изменчивости во времени, в течение которого ячейка активна. ). Точно так же мы рассчитали для каждого раза стандартное отклонение частоты событий на разных фазах, а затем вычислили средневзвешенное значение стандартного отклонения для всех времен (SD P — мера изменчивости фазы траектории, на которой находится ячейка. активный).

    Кроме того, мы разработали декодеры фазы траектории, времени от начала пересечения пути и скорости за счет ускорения в зависимости от активности популяции. Декодеры были обучены на образцах активности из половины данных и протестированы на другой половине (нечетные по сравнению с четными минутами после записи). Для объединения фазы траектории мы исключили 8 см с каждой стороны дорожки (где мыши обычно неподвижны) и разделили дорожку на 20 равномерно расположенных пространственных интервалов.Затем мы рассмотрели оба направления движения, меняя порядок пространственных интервалов между ними, что дало 20 интервалов фазы траектории. Для объединения времени от начала обхода дорожки мы разделили время от начала обхода дорожки до максимальной временной длины траектории на 20 равномерно распределенных временных интервалов. В рамках обхода пути мыши обычно ускоряются до максимальной скорости (сегмент ускорения — положительное эгоцентрическое ускорение), а затем продолжают бежать, замедляясь, пока не достигнут конца пути (сегмент замедления — отрицательное эгоцентрическое ускорение).Поэтому для объединения скорости по ускорению мы разделили скорость во время сегмента ускорения от 0 до 40 см / с на 10 равномерно расположенных интервалов, а скорость во время сегмента замедления от 40 до 0 см / с на 10 дополнительных. равномерно расположенные бункеры. Это дало в общей сложности 20 интервалов между ускорением и скоростью, упорядоченных в соответствии с типичной поведенческой траекторией при движении по трассе. Для каждой фазы траектории, времени или бина ускорения (20 бинов для каждого декодера) векторы активности усреднялись по всему обучающему набору, давая 20 векторов, каждый из которых соответствует заданному бину.Затем для каждого вектора активности в тестовом наборе декодированная фаза траектории, время и скорость по ускорению были установлены как интервал, с которым у него была самая высокая корреляция Пирсона.

    Наконец, мы вычислили среднеквадратичную ошибку для всех декодеров по всем векторам активности в тестовых данных и объясненную дисперсию, которая была получена с помощью

    $$ {\ mathrm {Explained}} \; {\ mathrm {variance}} = 1 — \ frac {{{\ mathrm {mean}} \; {\ mathrm {в квадрате}} \; {\ mathrm {error}} \; {\ mathrm {(данные)}}}} {{{\ mathrm {среднее}} \; {\ mathrm {в квадрате}} \; {\ mathrm {error}} \; {\ mathrm {(в случайном порядке)}}}} \ cdot $$

    (6)

    Среднеквадратичная ошибка для перемешанных данных была получена путем перемешивания меток (интервалов фазы траектории, времени или скорости по ускорению) набора тестовых данных при сохранении общих вероятностей каждой метки.

    Shuffle test

    Чтобы проверить значимость точности декодирования, мы измерили разницу между декодированными значениями и измеренным поведением в каждом временном интервале. Затем мы сравнили производительность каждого из описанных выше декодеров с производительностью, полученной для 1000 перетасованных наборов данных. Для каждого из 1000 перетасованных наборов мы перемешали декодированные значения по разным временным интервалам и установили степени свободы (вращение и отражение для угла и отражение для положения) на те, которые минимизировали среднеквадратичную ошибку декодирования (выполняется отдельно для каждого перемешать).

    Маркировка поведенческих состояний

    Для данных изображений Ca 2+ от CA1 и ACC мы вручную пометили поведение мыши. Чтобы определить периоды, соответствующие поведенческим состояниям «Бег», «Пьянство», «Поворот» и «Встать», мы проанализировали видеоролики с верхней камеры, которая отслеживала поведение животных, с помощью программного обеспечения для видеонаблюдения (EthoVision XT 11.5). Мы вручную помечали начало и конец каждого поведенческого состояния на протяжении каждого фильма. Дальнейшее разделение состояния бега на начало и конец бега было выполнено на основе положения животного вдоль линейной дорожки: «Начало бега» и «Конечное бегство» были определены от начальной точки до центра линейной дорожки, а также от начальной точки до центра линейной дорожки. от центра до конечной точки трека соответственно.Эта поведенческая маркировка использовалась как для сравнения с кластеризацией нейронов (рис. 2f) для расчета корреляций между представлениями поведенческих состояний (дополнительный рис. 15), так и для анализа стабильности кода и структуры во времени (дополнительный рис. 20). ).

    Стабильность кода и стабильность структуры

    Для анализа стабильности кода и стабильности структуры мы использовали ручную маркировку поведенческих состояний. Для анализа стабильности кода мы рассчитали векторы активности ансамбля для каждого поведенческого состояния (пить на грани 1, поворачиваться на грани 1, бегать, поворачиваться на грани 2 и пить на грани 2) отдельно для каждого дня визуализации.Векторы активности ансамбля были определены как средняя частота событий для каждого нейрона в данном поведенческом состоянии и в день визуализации. Затем мы рассчитали корреляции Спирмена между векторами активности ансамбля одного и того же поведенческого состояния в два разных дня. Для каждой пары дней визуализации мы рассчитали средневзвешенное значение корреляций между различными поведенческими состояниями (взвешенное в соответствии с долей времени, проведенной в каждом состоянии). Для анализа стабильности структуры мы вычисляли для каждого поведенческого состояния в каждый день визуализации центр масс точек данных в сокращенном размерном пространстве нейронной активности (уменьшение размерности применялось отдельно к данным за каждый день).Затем мы рассчитали для каждого дня (евклидову) матрицу расстояний между центрами масс различных состояний. Для каждой пары дней мы рассчитали корреляцию Спирмена между двумя матрицами расстояний. Поскольку матрица расстояний симметрична, а значения на главной диагонали по определению равны нулю, мы рассматривали только элементы выше главной диагонали.

    Для обоих показателей (кодовая корреляция и структурная корреляция) мы вычислили среднюю нормализованную корреляцию как функцию прошедшего времени и нормализовали значения на корреляцию за минимальное прошедшее время (2 дня).Из-за симметрии линейного трека к отражению мы рассматривали для каждой пары дней максимальную корреляцию между двумя возможными ориентациями. Затем мы применили линейную функцию к каждой кривой (средняя корреляция кода и средняя корреляция структуры в зависимости от прошедшего времени) и вычислили наклон и 95% доверительный интервал. Поскольку нейронный код для поворота и подъема в одном и том же положении был похож (дополнительный рис. 15b), мы рассматривали оба поведения как одно и то же состояние сети.

    Значимость стабильности по каждой паре дней была получена путем перетасовки идентичности поведенческих состояний в один из двух дней и вычисления корреляции между матрицами расстояний для каждой перетасовки.Из-за симметрии линейного трека к отражению мы рассмотрели для каждой пары дней более высокую корреляцию между двумя нулевыми перестановками, соответствующими двум возможным ориентациям трека. Затем мы вычислили значение p на основе ранга корреляции для нулевой перестановки среди всех возможных ориентаций.

    Статистический анализ

    Статистический анализ проводился с использованием программного обеспечения MATLAB 2016b. Односторонний непарный t -тест с поправкой Холма – Бонферрони для множественных сравнений был проведен для межрегиональных сравнений уровня корреляции активности.

    Сводка отчетов

    Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов о научных исследованиях, связанных с этой статьей.

    «Различия между вознаграждениями за физическую и нефизическую активность» Джона Тревора Герры

    Отделение

    Педагогическая школа

    градус

    Доктор педагогических наук по учебным программам и инструкциям (EdD)

    Ключевые слова

    Эмоциональное расстройство, Управление поведением, Награды, Экономия токенов

    Рекомендуемое цитирование

    Герра, Джон Тревор, «Различия между физическим и физическим телом.Награды за нефизическую активность в отношении поведения учащихся K-8 с эмоциональными и поведенческими расстройствами »(2018). Докторские диссертации и проекты . 1934.

    https://digitalcommons.liberty.edu/doctoral/1934

    Абстракция

    Учащиеся с эмоциональными и поведенческими расстройствами (EBD) сталкиваются с множеством проблем в классе, включая склонность действовать в классе с экстернализирующим поведением, таким как уклонение от работы, поведение вне задачи, отказ следовать правилам и агрессия.Предыдущие исследования были сосредоточены на преимуществах использования систем поощрения в классе, и были получены доказательства того, что те, кто преподает, используя ту или иную систему поощрений в качестве мотиватора, часто добиваются успеха. Награды от Token Economies показали многообещающие результаты при использовании с учащимися с ограниченными возможностями, которые демонстрируют вызывающее поведение. Целью этого исследования было измерить влияние использования вознаграждений за физическую и нефизическую активность на поведение студентов с EBD в условиях токен-экономики.Для исследования был использован квазиэкспериментальный план с повторными измерениями, а также использовалась удобная выборка из 34 учеников с EBD из государственных школ на юго-западе США. Шкала оценки детей учителей 2,1 (T-CRS) использовалась для оценки поведения участников. Парные выборочные t-тесты были проведены с уровнем достоверности 95% с поправкой Бонферрони для измерения значительных различий между каждой из четырех подшкал поведения на T-CRS, чтобы определить, можно ли отклонить четыре соответствующие нулевые гипотезы.Результаты исследования показывают, что наблюдалась значительная статистическая разница в поведении студентов с EBD по двум из четырех подшкал поведения, в зависимости от того, предлагалось ли им вознаграждение за физическую активность или вознаграждение за нефизическую активность. Когда результаты исследования были объединены с дополнительным анализом, исследователь смог сузить круг вопросов, какие из типов вознаграждения оказались наиболее эффективными для повышения просоциального поведения студентов с эмоциональными и поведенческими расстройствами.

    3. Ключевые концепции для понимания индивидуальной физической активности — Руководства пользователя реестра мер NCCOR

    В этом разделе описаны концепции, которые важны для понимания остальных разделов Руководства. Сначала описываются фундаментальные определения и различия, относящиеся как к физической активности, так и к сидячему поведению, а затем приводится краткое изложение физической активности и рекомендаций по сидячему поведению. Затем акцент делается на уникальных проблемах оценки физической активности и малоподвижного поведения молодежи, поскольку именно эта группа населения находится в центре внимания NCCOR.Эти разделы обеспечивают основу для понимания того, как оценивать поведение и движения, а также оценивать расход энергии у молодежи.

    Определения и терминология

    Физическую активность можно количественно оценить и интерпретировать различными способами. Caspersen et al. Ранее физическая активность описывалась как «любое движение тела, производимое скелетными мышцами, которое приводит к расходу калорий». 15 Это определение было широко принято, но более поздняя концепция, разработанная на консенсусной конференции по исследованиям физической активности, 6,9 предоставляет рабочее определение, позволяющее избежать субъективности и облегчить оценку: «поведение, которое связано с движением человека, приводящим к физиологические признаки, включая повышенный расход энергии и улучшенную физическую форму.«

    Важным элементом нового определения является обозначение физической активности как поведения. Это отражает волевой характер физической активности и различные физиологические, психосоциальные факторы и факторы окружающей среды, которые на нее влияют. Для молодежи движение, зафиксированное в этом поведенческом определении, может быть классифицировано как структурированное (т. Е. Повторяющаяся, организованная деятельность, часто возглавляемая взрослым и выполняемая на уроке физического воспитания), либо неструктурированное (т. Е. Игра, без присмотра, деятельность, выполняемая во время перемены или школьные каникулы).Действия также оперативно характеризуются в соответствии с их частотой (т. Е. Количеством движений в день), продолжительностью (т. Е. Записанными минутами фактического движения), интенсивностью (т. Е. Связанными усилиями для выполнения движения) и типом (т. Е. Характером движения. как, например, аэробные или укрепляющие кости упражнения). Комбинация частоты, продолжительности и интенсивности часто называется дозой или объемом физической активности и отражает общее количество движений, выполненных в течение определенного периода времени.Ниже кратко излагаются три других важных отличия от определения.

    Первый: В этой новой концепции физической активности необходимо лучшее понимание контекста и условий, в которых проявляется физическая активность (например, дома, на работе), а также цели (например, отдых, занятие). Хотя категории могут быть разными, четыре широкие области, которые эффективно отражают поведение как взрослых, так и молодежи, включают: (1) физическая активность в свободное время (например, отдых, игры), (2) физическая активность, связанная с работой или школой, (3) физическая активность дома или дома и (4) физическая активность в транспорте (поездки с места на место).Термин «упражнения» рассматривается как подкатегория физической активности в свободное время, которая является более структурированной (например, бег в устойчивом состоянии) и выполняется с четко определенной целью (например, улучшение или поддержание физической формы). Различия между физической активностью и упражнениями более актуальны для взрослых, но участие в занятиях спортом или структурированными программами активности или уроками молодежи можно считать аналогом «упражнений», потому что оно также структурировано и целенаправленно. Взрослые часто сообщают о физической активности для досуга или отдыха, но в молодости это может быть охарактеризовано как просто «игра» или неструктурированная деятельность.

    Второй: Новое определение физической активности предусматривает, что движение должно иметь достаточную величину, чтобы увеличить расход энергии.

    Понятие о расходах на энергию
    Общие затраты энергии (TEE) обычно делятся на три компонента: затраты энергии в состоянии покоя (REE), термический эффект пищи (TEF) и более волевые затраты энергии при физической активности (PAEE). На значение REE приходится от 50 до 60 процентов общих затрат энергии, но PAEE обычно имеет большее значение, потому что это наиболее изменчивый компонент TEE и очень подвержен изменениям.

    Это определение помогает отличить физическую активность от непреднамеренных форм движения (например, ерзание) и акцентирует внимание на большем вкладе в расход энергии. Расход энергии обычно выражается в килоджоулях (кДж) или килокалориях (ккал), но также часто выражается в виде кратных затрат энергии в состоянии покоя, известных как задачи метаболического эквивалента (MET). 16 Расход энергии в состоянии покоя часто оценивается, потому что его сложно измерить, и значение 3.5 мл / кг / мин было широко принято как потребление кислорода человеком в состоянии покоя. Используя стандартные преобразования и дополнительные допущения, расход энергии в состоянии покоя (т. Е. 1 MET) был приравнен к стоимости энергии 1 ккал / кг / час. Другие процедуры дают разные оценки, но последовательное принятие значений MET и методов из Компендиума физической активности 17 помогло стандартизировать результаты. Уровни физической активности обычно рассчитываются с использованием установленных диапазонов (отдых — 1.От 0 до 1,4, легкая физическая активность [LPA] составляет от 1,5 до 2,9, средняя физическая активность [MPA] составляет от 3,0 до 5,9, высокая физическая активность [VPA] составляет 6,0+). В большинстве исследований физической активности использовался комбинированный показатель, который фиксирует как умеренную физическую активность, так и высокую физическую активность (MVPA). Однако исследования все больше подчеркивают важность понимания распределения времени, проводимого в различных классификациях интенсивности, поскольку каждая из них вносит непосредственный вклад в общие затраты энергии и здоровье.Значительное внимание было уделено времени, проведенному в сидячем образе жизни, поскольку было показано, что оно не зависит от времени, проведенного в MVPA. По умолчанию время, проведенное в LPA, также имеет значение, потому что оно находится между этими двумя значениями интенсивности. 18 Больше времени, проведенное в LPA, может быть полезным, если это соответствует меньшему количеству времени в сидячем поведении. Однако время, проведенное в LPA, не дает преимуществ, связанных с участием в MVPA. Различия основных компонентов и параметров физической активности и малоподвижного поведения приведены на Рисунке 3, основанном на установленной модели.

    Рисунок 3: Модель сидячего образа жизни и поведения при физической активности

    Третий: В новом определении физической активности конкретно упоминается ее вклад в улучшение показателей физического состояния. Физическая подготовка обычно определяется как «способность выполнять повседневные задачи энергично и бдительно, без чрезмерной усталости и с достаточной энергией, чтобы получать удовольствие от занятий на досуге и встречаться в непредвиденных чрезвычайных ситуациях». 15 Его можно подразделить на фитнес, связанный с производительностью, и фитнес, связанный со здоровьем, но последнее более актуально для целей настоящего Руководства, поскольку большинство исследований физической активности сосредоточено на результатах, связанных со здоровьем.Еще одно предостережение, связанное с этим определением, заключается в том, что участие в физической активности не обязательно приводит к предсказуемым или измеримым улучшениям в физической форме. На улучшения влияют исходная физическая форма, генетическая предрасположенность и ряд других факторов, поэтому следует делать упор на потенциальную физическую активность для улучшения показателей физической подготовки.

    Состав тела считается одним из параметров фитнеса, связанного со здоровьем, и, очевидно, имеет особое значение для исследований, посвященных детскому ожирению.Основываясь на приведенном выше описании, физическая активность имеет важное значение для поддержания или улучшения состава тела и может вызывать положительные изменения в содержании и распределении жира в организме.

    В исследованиях и руководящих принципах общественного здравоохранения физическая активность и малоподвижный образ жизни выделены как независимые поведенческие конструкции, которые также могут оказывать независимое влияние на здоровье, хотя это менее распространено в отношении молодежи. 19 Пока не достигнуто всеобщего консенсуса по определению малоподвижного поведения как для детей, так и для взрослых, хотя для взрослых были предприняты согласованные усилия.Например, исследователи из Сети исследования сидячего поведения пришли к соглашению, что сидячее поведение следует определять как «любое поведение в бодрствовании, характеризующееся расходом энергии ≤1,5 ​​МЕТ взрослого человека в сидячем или лежачем положении». 20 Пороговое значение 1,5 МЕТ для взрослых обычно считается точкой отсечения для определения малоподвижного поведения у взрослых. Однако в отношении детей необходимо учитывать другие предположения. Рекомендации по решению этой проблемы включены в Раздел 10.

    Рекомендации по физической активности и малоподвижному поведению

    Предыдущие руководящие принципы деятельности подчеркивали общее количество MVPA, которое должно быть выполнено, и отдельные цели были предусмотрены для MPA и VPA. Действующие в США Руководства по физической активности 14 предоставляют более гибкую модель для отслеживания уровней физической активности, фокусируясь на общем объеме выполняемой физической активности и построении «MET-минут». Согласно рекомендациям, физические лица должны получать 500 MET-минут в неделю.Однако в рекомендациях также подчеркивается необходимость в относительных рекомендациях, учитывающих индивидуальный уровень физической подготовки человека. Людям рекомендуется выполнять 150 минут физической активности средней интенсивности в неделю, но ее можно накапливать по-разному. В соответствии с подходом MET-Minute, активные минуты умножаются на два, чтобы отразить более высокие затраты на MET для VPA по сравнению с MPA (6 MET против 3 MET), тем самым позволяя человеку выполнить рекомендации с помощью комбинации MPA и VPA.Поскольку люди различаются по уровню физической подготовки, важно признать, что MPA и VPA могут восприниматься населением по-разному. Различие между относительной и абсолютной интенсивностью имеет важное значение для различных показателей физической активности. Например, показатели на основе отчетов фиксируют восприятие физической активности, в то время как методы на основе мониторинга фиксируют происходящее движение. Подходящий человек может сообщить об очень незначительной физической активности, но монитор может зафиксировать значительные объемы.Напротив, у неподходящего человека может быть очень мало абсолютных движений в течение дня, но они могут быть умеренными по интенсивности. Примеры обычно объясняются в контексте поведения взрослых, но те же значения имеют место для количественной оценки физической активности молодежи, поскольку молодые люди, которые не подходят и имеют избыточный вес, могут воспринимать свою активность как умеренную или высокую интенсивность, даже если монитор может фиксировать незначительное абсолютное движение. Это простые примеры, но дело в том, что часто наблюдаемые расхождения между показателями могут быть не только из-за систематической ошибки или проблем с воспоминаниями, но, скорее, из-за внутренних различий в сообщаемых и измеренных данных или в том, как выражается интенсивность физической активности.Таким образом, измерения на основе мониторинга и отчетов охватывают различные аспекты одной и той же основной конструкции физической активности.

    Руководства по малоподвижному поведению сложнее разработать, и они менее последовательно поддерживаются. Сидячий образ жизни считается конструктом, который не зависит от физической активности и может иметь различные последствия для здоровья. По этой причине Канадское общество физиологии упражнений в сотрудничестве с Исследовательской группой по здоровому активному образу жизни и ожирению разработало Канадские рекомендации по малоподвижному поведению для детей и молодежи.Это были первые рекомендации, специально посвященные рекомендациям по малоподвижному поведению для улучшения и поддержания здоровья. В рекомендациях предлагается, чтобы дети и молодежь ограничивали развлекательное время перед экраном максимум двумя часами в день и подчеркивали, что меньшее количество времени перед экраном может принести дополнительную пользу для здоровья. 21 Другие национальные и международные организации, такие как Департамент здравоохранения Австралии, также разработали специальные рекомендации для детей и молодежи , в которых подчеркивается важность недопущения длительных периодов непрерывного сидения.Американская академия педиатрии (AAP) рекомендует детям ограничивать количество экранного времени в день до не более одного часа 22 и призывает педиатров работать с детьми и семьями, чтобы пропагандировать образ жизни с ограниченным малоподвижным поведением. 23 Основное внимание в этом руководстве уделяется оценке физической активности; дополнительные сведения о проблемах с оценкой малоподвижного поведения см. в Разделе 9.

    Уникальность оценки у детей и подростков

    Оценка физической активности является сложной задачей для всех групп населения, но особенно трудна для детей и подростков.У детей есть уникальные поведенческие модели физической активности, уникальные восприятия и познания, связанные с физической активностью, а также различные физиологические реакции и реакции созревания и адаптации к физической активности. Большинство фундаментальных работ по оценке физической активности и расхода энергии было проведено на взрослых, и простое предположение заключалось в том, что они справедливы и для молодежи. Однако очевидно, что дети — это не просто «маленькие взрослые» 24 , поэтому для оценки и изучения индивидуального поведения при физической активности в этом сегменте населения необходимо особое внимание.Ниже приводятся три конкретных соображения, которые необходимо учитывать при оценке молодежи:

    Поведенческие модели

    Известно, что дети участвуют в более спорадической и периодической активности, чем взрослые, и это имеет важные последствия при попытках фиксировать и оценивать физическую активность с помощью показателей на основе отчетов или показателей на основе мониторинга. 25 Модели физической активности также меняются в детстве и на более поздних этапах подросткового возраста.Например, дошкольники проходят этапы приобретения и совершенствования двигательных навыков и демонстрируют менее изощренные и менее эффективные модели движений, чем старшие возрастные группы. Дети начальной школы (то есть в возрасте от 6 до 11 лет) имеют все более эффективные движения, но очень спорадические и прерывистые модели физической активности из-за случайного характера игры. Переход к подростковому возрасту (то есть в возрасте от 12 до 18 лет) обычно характеризуется снижением уровня физической активности и увеличением вклада командных видов спорта в общую физическую активность, накопленную в течение дня.Молодежь обычно не демонстрирует взрослых моделей непрерывной физической активности, несмотря на появление физических и поведенческих признаков созревания.

    Различия в моделях движений от детства до подросткового возраста накладывают уникальные ограничения на измерения как для показателей, основанных на отчетах, так и на основе мониторинга. Дошкольники не могут вспомнить активность, и стандартные преобразования расхода энергии часто не учитывают недостаточную эффективность движений. Инструменты, фиксирующие зарегистрированную физическую активность и малоподвижный образ жизни, становятся все более полезными по мере того, как молодежь переходит из начальной школы в среднюю школу (т.э., до подросткового возраста). Тем не менее, по-прежнему сложно уловить спорадические движения и «игру», характерные для молодежной активности. Модели активности становятся более предсказуемыми в старшеклассниках (т. Е. В подростковом возрасте), поскольку участие в структурированной физической активности становится все более распространенным явлением. Структурированная физическая активность легче сообщается с помощью инструментов для отзыва, а также ее легче обнаруживать и количественно оценивать с помощью мониторов, поэтому оценка становится немного проще. Тем не менее, участие молодежи в командных видах спорта и произвольных формах игры по-прежнему труднее уловить, чем более структурированные занятия, распространенные во взрослом возрасте (например,г., бег трусцой).

    Еще одна независимая задача — уловить репрезентативный характер их поведения (т. Е. Оценка привычной физической активности и моделей малоподвижного поведения). Методы, основанные на мониторинге, могут оценивать поведение в течение нескольких дней или полных недель, тогда как методы на основе отчетов, как правило, предполагают вспоминание во времени (например, за предыдущие семь дней) или оценки «типичного» поведения. Следует уделить внимание определению временных рамок, необходимых для получения надежных показателей фактического поведения, поскольку это имеет важное значение для исследований с молодежью.Помимо изменчивости общего поведения, важно учитывать внутреннюю изменчивость в течение дня (например, физическая активность в школе по сравнению с физической активностью в домашних условиях) по дням (например, дни с физическим воспитанием по сравнению с днями без физических нагрузок). образование), между днями (например, школьный или нешкольный день) и по сезонам (например, зимняя и летняя активности). Следовательно, важно рассматривать определение временных рамок как интересующий период времени и учитывать эту изменчивость при характеристике поведения при физической активности, даже если в большинстве сценариев, если не во всех, типичное поведение представляет наибольший интерес.Подробная информация о том, как определить вариабельность (т.е. надежность) поведения при физической активности, представлена ​​в Разделе 4.

    Восприятие и познание

    Осведомленность и восприятие детей (например, знания о физической активности) также должны приниматься во внимание при использовании инструментов на основе отчетов. При использовании этих показателей неоднозначные термины, такие как «физическая активность» и «умеренная интенсивность», могут вызвать путаницу, поскольку дети демонстрируют ограниченное понимание концепции физической активности и испытывают трудности с сообщением об интенсивности деятельности, которой они занимаются.Эти проблемы становятся очевидными, когда детей просят указать, сколько приступов умеренной или высокой физической активности они выполнили в предыдущий день или на прошлой неделе. Более серьезная проблема связана с ограниченной способностью детей предоставлять подробную информацию о прошлых событиях физической активности с помощью инструментов ретроспективного воспоминания (например, на предыдущей неделе, в предыдущем месяце). Воспоминание о физической активности требует сложных процессов, которые могут привести к неточным отчетам о таком поведении у всех групп населения, особенно у молодежи. 26 Точность сообщения во многом зависит от правильного использования и выбора эпизодических воспоминаний, которые связаны со способностью ребенка запоминать конкретное событие в определенном месте и в определенный момент времени. Воспоминание об эпизоде ​​похоже на его повторное переживание (например, при описании таких событий, как выпускной в школе, человек может четко вспомнить обстановку и даже почувствовать те же ощущения или эмоции того дня). Эпизодическая память относится к переживаниям повседневной жизни, таким как завтрак или упражнения, и может быть заменена общими воспоминаниями (т.е., воспоминания об общих событиях или схемах событий), которые используются, когда отдельные воспоминания или эпизодические воспоминания недоступны. Например, анкеты для кратковременных или конкретных воспоминаний о физической активности (например, предыдущий день, предыдущая неделя, количество тренировок) являются примерами инструментов, которые относятся к эпизодическим воспоминаниям. 27 Это может быть проблематичным, учитывая, что «естественные» периодические модели поведения молодежи делают эти события довольно обычными, и поэтому их труднее вспомнить или сообщить с достаточным уровнем детализации.

    Физиологические и метаболические реакции

    Еще одно отличие оценки физической активности и малоподвижного поведения в молодости заключается в том, что стандартные физиологические адаптации и отношения не всегда верны в применении к молодежи. Возможно, наиболее важным отличием является разница в метаболических затратах на физическую активность в результате старения или роста. Объем выполняемой активности на основе абсолютной интенсивности (например, использование значений MET) предполагает стандартное состояние покоя, равное 3.5 мл / кг / мин, значение, установленное на основе значений расхода энергии в состоянии покоя у взрослых. Расход энергии в состоянии покоя в первую очередь определяется составом тела и, в частности, мышечной массой, но другие важные предикторы включают возраст, пол и жировые отложения. Эти факторы приводят к ошибкам при использовании стандартизованного значения 3,5 мл / кг / мин для взрослых, но более значительным ошибкам (и систематической погрешности) при применении к молодежи. 24, 29-32 Ошибка возникает из-за известных различий в расходе энергии в покое для молодежи.Например, расход энергии в состоянии покоя у 13-летнего ребенка может быть приблизительно равен 4,2 мл / кг / мин или 1,2 МЕТ взрослого человека. 33 Если используются фактические значения расхода энергии ребенка в состоянии покоя, интенсивность света будет описана как деятельность, вызывающая до 6,3 мл / кг / мин (т. Е. В 1,5 раза выше их фактического состояния покоя), а не до 5,3 мл / кг / мин. (т.е. 1,5 МЕТ x расход энергии взрослого в покое 3,5 мл / кг / мин). Отсутствие учета этой разницы приводит к систематической переоценке интенсивности физической активности детей и неправильной классификации выполняемой деятельности. b Ошибка дополнительно усугубляется из-за дополнительной вариабельности, связанной с различиями в безжировой массе тела у детей с нормальным весом и у детей с избыточным весом или ожирением. с

    Важно отметить, что концепция МЕТ не предназначалась для учета межличностных различий или влияния различного состава тела и уровней физической подготовки. 34 Подробный охват ошибок, связанных с оценкой МЕТ, выходит за рамки Руководства, но читатели должны учитывать последствия этих проблем при обработке и интерпретации данных о физической активности.Новые методы уточнения и стандартизации значений MET для кодирования поведения молодежи в области физической активности описаны на веб-сайте NCCOR Youth Compendium of Physical Activities. Рекомендации по стандартизации результатов МЕТ молодежи приведены в Разделе 10.

    Три различных типа физического поведения у истощенных пациентов с рассеянным склерозом | Журнал нейроинжиниринга и реабилитации

  • 1.

    Браун П., Чандраратна Д., Ангуд С., Тремлетт Х., Бейкер С., Тейлор Б.В. и др. Атлас рассеянного склероза 2013: растущая глобальная проблема с повсеместным неравенством.Неврология. 2014; 83 (11): 1022–4.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 2.

    Motl RW, McAuley E, Sandroff BM, Hubbard EA. Описательная эпидемиология показателей физической активности при рассеянном склерозе. Acta Neurol Scand. 2015; 131 (6): 422–5.

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 3.

    Newland PK, Lunsford V, Flach A. Взаимодействие усталости, физической активности и качества жизни, связанного со здоровьем, у взрослых с рассеянным склерозом (MS) и сердечно-сосудистыми заболеваниями (CVD).Appl Nurs Res. 2017; 33: 49–53.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 4.

    Штук К., Флаченекер П., Зеттл Великобритания, Элиас В.Г., Фрейдель М., Хаас Дж. И др. Симптоматология РС: результаты из немецкого реестра РС. J Neurol. 2009. 256 (11): 1932–5.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 5.

    Blikman LJ, van Meeteren J, Horemans HL, Kortenhorst IC, Beckerman H, Stam HJ, et al.Влияет ли физическое поведение на утомленных людей с рассеянным склерозом? Arch Phys Med Rehabil. 2015; 96 (1): 24–9.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 6.

    Valet M, Lejeune T., Glibert Y, Hakizimana JC, Van Pesch V, El Sankari S, et al. Усталость и физическая подготовка людей с инвалидностью и рассеянным склерозом: кросс-секционное исследование. Int J Rehabil Res. 2017; 40 (3): 268–74.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 7.

    de Groot V, Beckerman H, Twisk JW, Uitdehaag BM, Hintzen RQ, Minneboo A, et al. Жизнеспособность, воспринимаемая социальная поддержка и активность болезни определяют выполнение социальных ролей при недавно диагностированном рассеянном склерозе: продольный анализ. J Rehabil Med. 2008. 40 (2): 151–7.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 8.

    Blikman LJM, van Meeteren J, Rizopoulos D, de Groot V, Beckerman H, Stam HJ, et al. Физическое поведение слабо связано с физической усталостью у людей с усталостью, связанной с рассеянным склерозом.J Rehabil Med. 2018; 50 (9): 821–7.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 9.

    Латимер-Чунг А.Э., Пилутти Л.А., Хикс А.Л., Мартин Гинис К.А., Фенута А.М., Маккиббон ​​К.А. и др. Влияние тренировок с физическими упражнениями на физическую форму, подвижность, утомляемость и качество жизни, связанное со здоровьем, среди взрослых с рассеянным склерозом: систематический обзор для разработки рекомендаций. Arch Phys Med Rehabil. 2013; 94 (9): 1800–28 e3.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 10.

    Бэрд Дж. Ф., Мотл РВ. Неоднородность реакции на упражнения и меры физической активности среди людей с рассеянным склерозом. Neurorehabil Neural Repair. 2019; 33 (1): 3–14.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 11.

    Кистер И., Бэкон Т.Е., Шамот Э., Солтер А.Р., Каттер Г.Р., Калина Д.Т. и др. Естественное течение симптомов рассеянного склероза. Int J MS Care. 2013. 15 (3): 146–58.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 12.

    Кассер С.Л., Гольдштейн А., Вуд П.К., Сибольд Дж. Вариабельность симптомов, аффект и физическая активность у амбулаторных пациентов с рассеянным склерозом: понимание закономерностей и временных отношений. Disabil Health J. 2017; 10 (2): 207–13.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 13.

    Даумер М., Нейгауз А., Герберт Дж., Эберс Г. Прогноз индивидуального течения болезни: элементы времени, неоднородности и точности. J Neurol Sci.2009; 287: S50 – S5.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 14.

    Эверитт Б.С., Ландау С., Лиз М., Шталь Д. Кластерный анализ. 5-е изд. Нью-Йорк: Уайли; 2011.

    Google Scholar

  • 15.

    Мескита Р., Спина Дж., Питта Ф., Донэйр-Гонсалес Д., Диринг Б.М., Пател М.С. и др. Модели и кластеры физической активности у 1001 пациента с ХОБЛ. Chron Respir Dis. 2017; 14 (3): 256–69.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 16.

    Кейси Б., Кут С., Доннелли А. Объективное измерение физической активности у людей с рассеянным склерозом: обзор литературы. Disabil Rehabil Assist Technol. 2018; 13 (2): 124–31.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 17.

    Киннетт-Хопкинс Д., Лермонт Й., Хаббард Э., Пилутти Л., Робертс С., Фаннинг Дж. И др.Интерпретация физической активности, упражнений и малоподвижного поведения людьми с рассеянным склерозом. Disabil Rehabil. 2017; 41 (2): 1–6.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 18.

    Bussmann JB, van den Berg-Emons RJ. К общему объему активности… .. и за его пределами: перспективы измерения физического поведения. Front Psychol. 2013; 4: 463.

    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • 19.

    Park S, Thogersen-Ntoumani C, Ntoumanis N, Stenling A, Fenton SA. Veldhuijzen van Zanten JJ. Профили физических функций, физической активности и малоподвижного поведения и их связи с психическим здоровьем у жителей домов престарелых. Appl Psychol Здоровье и благополучие. 2017; 9 (1): 60–80.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 20.

    Парашив-Ионеску А., Перручо С., Рутчманн Б., Бухсер Э., Аминиан К. Количественная оценка физического поведения в условиях хронической боли.J Neuroeng Rehabil. 2016; 13 (1): 85.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 21.

    Beckerman H, Blikman LJ, Heine M, Malekzadeh A, Teunissen CE, Bussmann JB, et al. Эффективность аэробных тренировок, когнитивно-поведенческой терапии и управления энергосбережением при лечении утомляемости, связанной с РС: дизайн программы TREFAMS-ACE. Испытания. 2013; 14: 250.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 22.

    Motl RW, Pilutti L, Sandroff BM, Dlugonski D, Sosnoff JJ, Пула JH. Акселерометрия как мера ходьбы при рассеянном склерозе. Acta Neurol Scand. 2013; 127 (6): 384–90.

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 23.

    Частин С.Ф., Гранат МЗ. Методы объективного измерения, количественной оценки и анализа малоподвижного поведения и малоподвижности. Поза походки. 2010. 31 (1): 82–6.

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 24.

    Волос Дж., Андерсон Р., Блэк Б., Бабин Б. Многомерный анализ данных: образование Пирсона; 2016.

    Google Scholar

  • 25.

    Ванстенкисте М., Сиренс Э., Соененс Б., Луйкс К., Ленс У. Мотивационные профили с точки зрения самоопределения: качество мотивации имеет значение. J Educ Psychol. 2009. 101 (3): 671–88.

    Артикул

    Google Scholar

  • 26.

    Коэн Дж.Статистический анализ мощности для наук о поведении: Тейлор и Фрэнсис; 2013.

    Google Scholar

  • 27.

    Сабистон С.М., Лакомб Дж., Фолкнер Дж., Джонс Дж., Тринь Л. Профилирование малоподвижного поведения у выживших после рака груди: связь с симптомами депрессии в период ранней выживаемости. Психоонкология. 2018; 27 (2): 569–75.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 28.

    Wolvers MDJ, Bussmann JBJ, Bruggeman-Everts FZ, Boerema ST, van de Schoot R, Vollenbroek-Hutten MMR. Профили физического поведения при хронической усталости, связанной с раком. Int J Behav Med. 2018; 25 (1): 30–7.

    CAS
    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 29.

    English C, Healy GN, Coates A, Lewis L, Olds T., Bernhardt J. Время сидения и активности у людей с инсультом. Phys Ther. 2016; 96 (2): 193–201.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 30.

    Бенка Валлен М., Франзен Э., Неро Х., Хагстремер М. Уровни и модели физической активности и малоподвижного поведения у пожилых людей с болезнью Паркинсона от легкой до умеренной. Phys Ther. 2015; 95 (8): 1135–41.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 31.

    Ритберг М.Б., ван Веген Э.Е., Коллен Б.Дж., Кваккель Г. У пациентов с рассеянным склерозом характер повседневной физической активности отличается от моделей здоровых людей? Neurorehabil Neural Repair.2014. 28 (6): 516–23.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 32.

    Alley SJ, Duncan MJ, Schoeppe S, Rebar AL, Vandelanotte C. 8-летние тенденции в физической активности, питании, времени просмотра телевизора, курении, алкоголе и ИМТ: сравнение молодых и пожилых людей Квинсленда. PLoS One. 2017; 12 (3): e0172510.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 33.

    Achterkamp R, Dekker-Van Weering MG, Evering RM, Tabak M, Timmerman JG, Hermens HJ, et al. Стратегии повышения эффективности систем коучинга по физической активности: разработка личностей для предоставления индивидуальной обратной связи. Информатика в области здравоохранения, 2018; 24 (1): 92–102.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 34.

    van Stralen MM, de Vries H, Mudde AN, Bolman C, Lechner L. Долгосрочная эффективность двух компьютерных вмешательств по физической активности для пожилых людей: основные эффекты и посредники.Health Psychol. 2011; 30 (4): 442–52.

    PubMed
    Статья

    Google Scholar

  • 35.

    Heine M, Verschuren O, Hoogervorst EL, van Munster E, Hacking HG, Visser-Meily A, et al. Снижают ли аэробные тренировки усталость и улучшают социальную активность пациентов с рассеянным склерозом? Рандомизированное контролируемое исследование. Мульт Склер. 2017; 23 (11): 1517–26.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 36.

    Halabchi F, Alizadeh Z, Sahraian MA, Abolhasani M. Рецепт упражнений для пациентов с рассеянным склерозом; потенциальные преимущества и практические рекомендации. BMC Neurol. 2017; 17 (1): 185.

    PubMed
    PubMed Central
    Статья

    Google Scholar

  • 37.

    Fanchamps MHJ, de Kam D, Sneekes EM, Stam HJ, Weerdesteyn V, Bussmann JBJ. Эффект от различных операционализаций малоподвижного поведения у людей с хроническим инсультом.Disabil Rehabil. 2018: 1–7. https://doi.org/10.1080/09638288.2018.1512164.

  • Изучение гендерных различий в поведении при физической активности и социальном познании среди людей первого года жизни

    Abramson, S., Stein, J., Schaufele, M., Frates, E., et al. (2000) «Личные физические упражнения и практика консультирования врачей первичного звена: национальный опрос», Clinical Journal of Sport Medicine , 10 (1), стр. 40–48. https: // doi.org / 10.1097 / 00042752-200001000-00008

    Айзен, И. (1991) «Теория запланированного поведения», Организационное поведение и процессы принятия решений людьми , 50 (2), стр. 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)

      -T

      Американская ассоциация здоровья колледжей (2013) Американская ассоциация здоровья колледжей — Оценка состояния здоровья национальных колледжей II: Отчет канадской справочной группы, весна 2013 г. , Канадская ассоциация обслуживания студентов колледжей и университетов .Доступно по адресу: https://www.tru.ca/__shared/assets/NCHA_II_Spring_201329926.pdf (дата обращения: 31 октября 2019 г.).

      Американская ассоциация здравоохранения колледжей (2016) Американская ассоциация здравоохранения колледжей — Оценка состояния здоровья национальных колледжей II: Краткое содержание канадской референтной группы Весна 2016 г. , Американская ассоциация здравоохранения колледжей . Доступно по адресу: http://oucha.ca/ncha.php (дата обращения: 31 октября 2019 г.).

      Ассоциация американских медицинских колледжей (2018).Доступно на: https://www.aamc.org/ (дата обращения: 31 октября 2019 г.).

      Беренс, Т.К., Динджер, М.К., Хиш, К.С. и Сиссон, С.Б. (2005) «Понимание студентами колледжей умеренной физической активности: качественное исследование», Американский журнал исследований в области здравоохранения , 20 (3/4), стр. 129–134.

      Чен, Э. К., Рид, М. С., Паркер, С. Дж. И Пиллемер, К. (2013) «Адаптация научно-обоснованных вмешательств для новых групп населения», Evaluation & the Health Professions , 36 (1), стр.73–92. https://doi.org/10.1177/0163278712442536

      Коэн, Дж. (1988) «Статистический анализ мощности для поведенческих наук», Статистический анализ мощности для поведенческих наук , стр. 567.

      Колли Р. К., Гарригуэ Д., Янссен И., Крейг К. Л., et al. (2011) «Физическая активность канадских детей и молодежи: результаты акселерометра по результатам обследования показателей здоровья в Канаде за 2007–2009 годы», Health Reports , 22 (1), pp.7–14.

      Домбровска-Галас, М., Плинта, Р., Домбровска, Й. и Скшипулец-Плинта, В. (2013) «Физическая активность студентов Силезского медицинского университета в Польше», Физическая терапия . Human Kinetics, Шампейн, Иллинойс, 93 (3), стр. 384–392. https://doi.org/10.2522/ptj.20120065

      Первый год набора на канадские медицинские факультеты с разбивкой по полу 1957/58 — 2015/2016 (2016).

      Франк, Э., Брейан, Дж.и Илон, Л. (2000) «Раскрытие врачом информации о здоровом поведении повышает доверие и способность мотивировать», Архив семейной медицины , 9 (3), стр. 287–290. https://doi.org/10.1001/archfami.9.3.287

      Фрэнк, Э., Галуска, Д.А., Илон, Л.К. и Райт, Э.Х. (2004) «Личные и клинические отношения и поведение студентов-медиков из США, связанных с физическими упражнениями», Research Quarterly for Exercise and Sport , 75 (2) С. 112–121. https: // doi.org / 10.1080 / 02701367.2004.10609142

      Годин Г. и Кок Г. (1996) «Теория запланированного поведения: обзор ее приложений к поведению, связанному со здоровьем», Американский журнал укрепления здоровья , 11 (2), стр. 87–98. . https://doi.org/10.4278/0890-1171-11.2.87

      Hallal, P. C., Andersen, L. B., Bull, F. C., Guthold, R., et al. (2012) «Глобальные уровни физической активности: прогресс в эпиднадзоре, подводные камни и перспективы», Lancet .Всемирная организация здравоохранения, Женева, 380 (9838), стр. 247–57. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)60646-1

      Хольц, К.А., Кокотило, К.Дж., Фицджеральд, Б.Е. и Франк, Э. (2013) «Физические упражнения и отношения среди студентов-медиков четвертого курса Университета Британской Колумбии», Canadian Family Physician , 59 (1), С. e26-32.

      Кинг, А.С., Саллис, Дж. Ф., Данн, А. Л., Саймонс-Мортон, Д. Г., et al. (1998) «Обзор вмешательства в рамках исследования по консультированию по вопросам активности (ACT) для пропаганды физической активности в учреждениях первичной медико-санитарной помощи», «Медицина и наука в спорте и физических упражнениях», , стр.1086–1096. https://doi.org/10.1097/00005768-199807000-00011

      LaCaille, LJ, Dauner, KN, Krambeer, RJ и Pedersen, J. (2011) «Психосоциальные и экологические детерминанты пищевого поведения, физической активности и изменения веса среди студентов колледжа: качественный анализ», Journal of American College Health . Тейлор и Фрэнсис Групп, 59 (6), стр. 531–538. https://doi.org/10.1080/07448481.2010.523855

      Лобело, Ф., Дуперли, Дж. И Франк, Э. (2009) «Физическая активность врачей и студентов-медиков влияет на их практику консультирования», Британский журнал спортивной медицины . BMJ Publishing Group Ltd и Британская ассоциация спорта и лечебной физкультуры, 43 (май), стр. 89–92. https://doi.org/10.1136/bjsm.2008.055426

      Лобело, Ф. и де Кеведо, И. Г. (2016) «Доказательства в поддержку врачей и медицинских работников как ролевых моделей физической активности», Американский журнал медицины образа жизни , стр.36–52. https://doi.org/10.1177/1559827613520120

      н.о. (2017) Запись на канадские медицинские факультеты , Ассоциация медицинских факультетов Канады . Доступно по адресу: https://afmc.ca/node/4 (дата обращения: 31 октября 2019 г.).

      Нг, В. и Ирвин, Дж. Д. (2013) «Рецептивная медицина: важность подготовки канадских студентов-медиков к консультированию пациентов по вопросам физической активности», Journal of Physical Activity and Health , 10 (6), стр.889–899. https://doi.org/10.1123/jpah.10.6.889

      Рэнсделл Л., Динджер М., Хуберти Дж. И Миллер К. (2009) Разработка эффективных программ физической активности . Кинетика человека. https://doi.org/10.1123/wspaj.18.2.76

      Рэнсделл Л., Венер Дж. И Селл К. (2004) «Международные перспективы: влияние пола на участие в физической активности на протяжении всей жизни», Журнал Королевского общества укрепления здоровья .Публикации SageSage CA: Thousand Oaks, CA, 124 (1), pp. 12–14. https://doi.org/10.1177/146642400312400105

      Sniehotta, F. F., Presseau, J. и Araújo-Soares, V. (2014) «Время отказаться от теории запланированного поведения», Health Psychology Review . Рутледж, 8 (1), стр. 1–7. https://doi.org/10.1080/17437199.2013.869710

      Tomasone, JR, Sweet, SN, McReynolds, S. и Martin Ginis, KA (2017) «Многоуровневый подход к моделированию для изучения взаимосвязи между реализацией и эффективностью вмешательства по изменению поведения для профессиональных стажеров здравоохранения», Трансляционная поведенческая медицина .https://doi.org/10.1007/s13142-017-0526-9

      Tremblay, M. S., Warburton, D. E. R., Janssen, I., Paterson, D. H., et al. (2011) «Новые канадские рекомендации по физической активности», Прикладная физиология, питание и метаболизм . https://doi.org/10.1139/h21-009

      Трост, С. Г., Оуэн, Н., Бауман, А. Э., Саллис, Дж. Ф., и др. (2002) «Корреляты взрослых ??? участие в физической активности: обзор и обновление », Medicine & Science in Sports & Exercise , 34 (12), стр.1996–2001 гг. https://doi.org/10.1097/00005768-200212000-00020

      Vandelanotte, C., De Bourdeaudhuij, I., Philippaerts, R., Sjöström, M., et al. (2005) «Надежность и валидность компьютеризированной и голландской версии Международного вопросника по физической активности (IPAQ)», Journal of Physical Activity and Health , 2 (1), pp. 63–75. https://doi.org/10.1123/jpah.2.1.63

      Вуори, И. М., Лави, К. Дж. И Блэр, С. Н. (2013) «Содействие физической активности в системе здравоохранения», Mayo Clinic Proceedings .Elsevier, 88 (12), стр. 1446–1461. https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2013.08.020

      Warburton, D. E. R. (2006) «Польза для здоровья от физической активности: доказательства», Canadian Medical Association Journal , 174 (6), стр. 801–809. https://doi.org/10.1503/cmaj.051351

      .

    About the Author

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Related Posts