Informație

Există o diferență în percepția timpului la animale de dimensiuni diferite?

Există o diferență în percepția timpului la animale de dimensiuni diferite?


We are searching data for your request:

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

Animalele mici văd evenimentele care le înconjoară ca fiind mai rapide sau mai lente în comparație cu creaturile mai mari, cum ar fi noi oamenii? Se pare că evenimentele din jur se întâmplă cu o viteză diferită pentru acele creaturi mici, cum ar fi o muscă sau un mic crab de mare?


Rezultate și discuții intermediare

Statisticile descriptive

Scorurile măsurilor chestionarului sunt rezumate în Tabelul 1 și toate sunt comparabile cu normele raportate pentru aceste psihometrie [69, 70, 84, 85]. Scoruri pe IntAnh subscala O-LIFE au fost înclinate pozitiv și astfel transformările rădăcinii pătrate au fost calculate pentru a corecta acest lucru, iar scorurile transformate au fost utilizate în toate analizele parametrice.

Ratele medii complexe de alarmă falsă ca răspuns la RDT (M = 11,4%, SD = 13,7) și POM (M = 9,0%, SD = 8,5) au fost comparabile, t (101) = 0,034, p & gt 0,05, și foarte corelat r = .624, p & lt .01. Rata medie de lovire pentru POM a fost de 53,3% (SD = 11,0). Transformările rădăcinii pătrate au fost necesare pentru a corecta înclinarea pozitivă a ratelor complexe și simple de alarmă falsă atât pe RDT, cât și pe POM. O analiză calitativă a răspunsurilor complexe de alarmă falsă la POM a arătat că 36% conținea fețe umane sau trăsături faciale, 25% animale sau creaturi mitice, 20% figuri umanoide, 15% obiecte sau scene naturale și 4% alte. Trebuie remarcat faptul că toate imaginile din sarcinile RDT erau doar de zgomot, deci nu au existat „accesări” sau „ratări” în sine, doar imagini în care subiecții au văzut ceva sau nu au văzut.

Corelațiile dintre măsurile personalității și performanța pe cele două sarcini vizuale sunt prezentate în Tabelul 2, care indică faptul că schizotipia pozitiv-psihotică (măsurată prin UnEx scoruri) a fost singura măsură care a fost asociată în mod constant cu performanța. Acest lucru s-a reflectat în corelația bayesiană (a se vedea anexa S1) cu un factor Bayes moderat ridicat de 20,9, susținând corelația dintre UnEx scor și alarmele false complexe din sarcina Percepția sensului.

Efectul personalității asupra alarmelor false vizuale

Patru analize de regresie liniară ierarhică în bloc, care prezic ratele de alarmă falsă complexe și simple de pe RDT si POM, au fost efectuate. UnEx scorurile au fost introduse în primul pas, iar măsurile de schizotipie rămase, scorurile de sugestibilitate și scorurile de imagini vizuale au fost introduse în bloc în al doilea pas. Acest lucru a stabilit dacă aceste măsuri au contribuit la prezicerea ratelor de alarmă falsă odată ce efectele schizotipiei pozitiv-psihotice au fost luate în considerare. Tabelul 3 (coloane umbrite din stânga) arată că UnEx scorurile au reprezentat 5% din varianța în răspunsurile complexe și 4% din varianța în răspunsurile simple pe RDT. Pentru răspunsurile complexe, variabilele de personalitate rămase au avut o contribuție semnificativă în al doilea pas, reprezentând încă 19% din varianță. În modelul final mai mare UnEx și Schimbare GSIS scorurile au crescut, în timp ce mai mari CogDis scorurile au scăzut rata răspunsurilor complexe. Nici una dintre celelalte măsuri de personalitate nu a contribuit semnificativ la prezicerea unor rate simple de răspuns pe RDT odată cu efectele UnEx fusese contabilizat. UnEx scorurile au adus, de asemenea, o contribuție semnificativă la prezicerea ratelor de alarmă falsă pe POM, reprezentând 10% din varianța ratelor complexe de alarmă falsă și 5% din varianța ratei simple de alarmă falsă (vezi Tabelul 3, coloanele din dreapta). Adăugarea variabilelor de personalitate rămase nu a dus la o creștere semnificativă statistic a varianței deja contabilizate de UnEx, fie pentru rate de alarmă false complexe sau simple pe POM. Trebuie menționat, totuși, că CogDis scorurile au adus o contribuție semnificativă la prezicerea ratelor complexe de alarmă falsă în al doilea pas al regresiei, cu POM ratele de alarmă falsă scăzând ca CogDis scorurile au crescut. Acesta este un rezultat neașteptat, dar poate fi legat de anxietate socială și nevrotism, care se reflectă într-o creștere CogDis scor [86] dacă această creștere a anxietății determină subiecții să modereze răspunsurile FA complexe, de teama de a părea ciudat. Mulțumim unuia dintre recenzenții noștri (O.F.) pentru această sugestie provizorie, dar interesantă.

În ansamblu, măsura noastră a schizotipiei pozitiv-psihotice, UnEx scor, a avut cea mai puternică asociere cu tendința participanților de a percepe semnificația complexă în stimulii aleatori ai ambelor RDT iar noul POM. Abilitatea de a vizualiza imagini, măsurată de VVIQ, nu a fost asociat cu performanța, deci este mai puțin probabil ca alarmele false să fi rezultat dintr-o încercare efortată de a „face” imagini semnificative în zgomot și plauzibil că acestea au apărut spontan într-un mod analog halucinațiilor vizuale, mai ales având în vedere că apariția lor a fost legat de un aspect al personalității sugerat să stea pe un continuum cu simptome pozitive ale psihozei. Cu toate acestea, observăm că o posibilă limitare a experimentului 1 a fost că nu am controlat dacă participanții au finalizat sarcina de imagini cu ochii deschiși sau închiși. Este posibil ca cei care o completează cu ochii închiși să fi obținut mai mult VVIQ scoruri, care ar fi putut contamina efectele oricărei asocieri între imagini și scoruri schizotipice sau scoruri asupra POM.

Pe RDTcu toate acestea, sugestibilitatea a jucat și un rol, cu acei participanți care au fost mai predispuși să-și modifice răspunsurile din cauza instrucțiunilor experimentatorului (indexate de Schimbarea GSIS scoruri), de asemenea, mai susceptibile de a raporta alarme false. Sugestibilitatea nu a influențat performanța POM. Acest lucru, combinat cu absența oricăror instrucțiuni înșelătoare ale experimentatorilor, precum și cu caracteristicile mai sofisticate și naturaliste ale stimulilor de zgomot, indică POM să fie un instrument promițător pentru măsurarea pronosticului halucinației în medii de laborator cu o bună discriminare și validitate constructivă.

Pentru consistență cu lucrările anterioare și claritatea prezentării, a fost realizat un ANOVA 2 × 4 folosind divizarea mediană a UnEx scoruri între cei 4 indicatori de pronunțare a halucinației (ratele simple și complexe de alarmă falsă de pe RDT si POM). Înaltul UnEx grupul a făcut semnificativ mai multe alarme false decât golgheterii. Detaliile sunt prezentate în Informațiile de susținere (Anexa S1), dar rezultatul este rezumat în Fig 2. În cele din urmă, acesta este același rezultat ca regresia de mai sus și se bazează pe același model liniar ierarhic, dar prezentat într-un format mai digerabil.

Ratele de răspuns pentru răspunsuri simple și complexe (alarme false) pe Sarcină cu puncte aleatorii (RDT) si Percepția sensului sarcină (POM), afișat separat pentru persoanele care notează sub și deasupra medianei de pe UnEx subscala din O-LIFE (N = 102, barele de eroare reprezintă intervale de încredere de ± 95%).

Efectul benzii de frecvență spațială asupra alarmelor false vizuale

Analiza finală a vizat investigarea efectului schizotipiei pozitiv-psihotice asupra ratelor complexe de alarmă falsă asupra POM de-a lungul diferitelor benzi spațiale de frecvență. A 2 (împărțirea mediană a UnEx) × 6 (paranteze de frecvență spațială) ANOVA a fost efectuată pentru a aborda această întrebare și rezultatele sunt prezentate în Fig 3. O încălcare a presupunerii de sfericitate a fost indicată prin testul lui Mauchly, χ 2 (14) = 91,9, deci ajustările Greenhouse-Geisser (ε = .688) au fost făcute la gradele de libertate. A fost observat un efect principal semnificativ al frecvenței spațiale, F(5, 500) = 70.3, p & lt .001, ηp 2 = .413, reflectând faptul că alarmele false complexe erau mai răspândite la frecvențele spațiale mai mici. Interacțiunea dintre UnEx și frecvența spațială a fost, de asemenea, semnificativă, F(5, 500) = 4.3, p & lt 005, ηp 2 = .041. Comparațiile post-hoc au scos la iveală diferențele dintre scăzut și scăzut UnEx grupurile să fie semnificative la 0,5 c / deg și 1 c / deg (p & lt .001) și, de asemenea, la 2 c / deg și 16 c / deg (p & lt. 05). Prezența curbei în formă de U a fost coroborată de o tendință pătratică semnificativă statistic în ratele complexe de alarmă falsă cu frecvență spațială în creștere, F(1, 100) = 37.2, p & lt .001, ηp 2 = .271.

Ratele de răspuns pentru alarmele false complexe de pe Percepția sensului sarcină (POM) de-a lungul celor 6 benzi de frecvență spațiale, prezentate separat pentru persoanele care notează sub și deasupra medianei de pe UnEx subscala O-LIFE (N = 102, barele de eroare reprezintă intervale de încredere de ± 95%).

Benzile de frecvență mai scăzute au declanșat mai multe alarme false decât cele superioare, efect care a fost exagerat pentru persoanele cu vârste mari UnEx. Există unele dovezi că frecvențele spațiale scăzute sunt procesate mai rapid decât cele mai mari [87], deși acest lucru va depinde probabil de sarcina precisă. În plus, conform unor teorii (de exemplu [58]), halucinații iau mai puțin timp pentru a forma judecăți perceptive, un efect similar fiind observat la populațiile non-clinice în care credința în paranormal a fost asociată cu răspunsul mai devreme (când mai puține informații erau disponibile) ) și efectuarea de identificări incorecte ale seriilor de imagini scăzând secvențial în nivelul lor de degradare [27]. Speculăm că acest răspuns anterior ar putea fi, prin urmare, exagerat cu informații cu frecvență spațială redusă.

În general, rezultatele experimentului 1 au arătat că stimulii pe bază de zgomot (POM) au amplificat efectul inițial observat pentru stimulii punctului (RDT) [45], prin care o UnEx Scorul O-LIFE a fost corelat cu probabilitatea de a vedea o imagine semnificativă atunci când nu era nimic prezent. Acest lucru validează afirmația noastră că un stimul mai valid din punct de vedere ecologic crește diferențele individuale în impunerea sensului. Al doilea experiment extinde acest rezultat pentru a examina același efect într-un cadru de detectare a semnalului. De asemenea, variem conținutul frecvenței spațiale a imaginii (ca în Experimentul 1) și așteptările observatorului că va exista o imagine semnificativă prezentă [16].


Care este diferența cognitivă dintre oameni și alte animale?

Aruncând o nouă lumină asupra marii rupturi cognitive dintre oameni și animale, un om de știință de la Universitatea Harvard a sintetizat patru diferențe cheie în cunoașterea umană și animală într-o ipoteză cu privire la ceea ce diferențiază exact gândirea umană și animală.

În noua lucrare prezentată pentru prima dată la reuniunea anuală a Asociației Americane pentru Avansarea Științei, Marc Hauser, profesor de psihologie, antropologie biologică și biologie organismică și evolutivă la Facultatea de Arte și Științe din Harvard, prezintă teoria sa despre „ umanismul, „factorii care fac specială cunoașterea umană. El prezintă patru mecanisme evoluate ale gândirii umane care ne oferă acces la o gamă largă de informații și capacitatea de a găsi soluții creative la noi probleme bazate pe accesul la aceste informații.

„Animalele împărtășesc multe dintre elementele care alcătuiesc gândirea umană, dar, în mod paradoxal, există un mare decalaj cognitiv între oameni și animale”, spune Hauser. "Privind diferențele-cheie în abilitățile cognitive, găsim elementele de cunoaștere umană care sunt unice pentru om. Provocarea este de a identifica ce sisteme împărtășesc animalele și omul, care sunt unice, și modul în care aceste sisteme interacționează și interacționează între ele."

Recent, oamenii de știință au descoperit că unele animale gândesc în moduri care odinioară erau considerate unice pentru oameni: De exemplu, unele animale au memorie episodică sau abilitate matematică nelingvistică sau capacitatea de a naviga folosind repere. Cu toate acestea, în ciuda acestor similitudini aparente, rămâne un golf cognitiv între oameni și animale.

Hauser prezintă patru ingrediente distincte ale cunoașterii umane și arată cum aceste capacități fac gândirea umană unică. Aceste patru componente noi ale gândirii umane sunt abilitatea de a combina și recombina diferite tipuri de informații și cunoștințe pentru a obține o nouă înțelegere pentru a aplica aceeași „regulă” sau soluție la o problemă la o situație diferită și nouă pentru a crea și a înțelege cu ușurință simbolica reprezentări ale calculului și inputului senzorial și pentru a detașa modurile de gândire de inputul senzorial și perceptiv brut.

Oamenii de știință anteriori au văzut capacitatea de a folosi instrumentele ca pe o capacitate unică a oamenilor, dar de atunci s-a demonstrat că multe animale, precum cimpanzeii, folosesc și instrumente simple. Cu toate acestea, apar diferențe în modul în care oamenii folosesc instrumentele în comparație cu alte animale. În timp ce instrumentele pentru animale au o funcție, niciun alt animal nu combină materialele pentru a crea un instrument cu funcții multiple. De fapt, spune Hauser, această capacitate de a combina materiale și procese de gândire este unul dintre calculele cheie care disting gândirea umană.

Potrivit lui Hauser, animalele au inteligență „cu fascicul laser”, în care se utilizează o soluție specifică pentru rezolvarea unei probleme specifice. Dar aceste soluții nu pot fi aplicate unor situații noi sau pentru a rezolva diferite tipuri de probleme. În contrast, oamenii au o cunoaștere „reflectorizantă”, permițându-ne să folosim procesele gândirii în moduri noi și să aplicăm soluția unei probleme la o altă situație. În timp ce animalele se pot transfera între sisteme, acest lucru se face doar într-un mod limitat.

„Pentru ființele umane, aceste abilități cognitive cheie ar fi putut deschide alte căi de evoluție pe care alte animale nu le-au exploatat, iar această evoluție a creierului este fundamentul pe care s-a construit evoluția culturală”, spune Hauser.

Sursa poveștii:

Materiale furnizate de Universitatea Harvard. Notă: Conținutul poate fi editat pentru stil și lungime.


Gibson vs. Grigorie și # 8211 Percepție

Gibson crede în teoria percepției de jos în sus, în care lucrăm în sus în analiza lumii vizuale și nu necesităm o intrare cognitivă mai mare pentru a concluziona ceea ce vedem în fața noastră, este vorba despre datele a ceea ce vedem, nu a ceea ce știm deja. Teoria sa directă a percepției este complexă și se bazează în esență pe 3 elemente centrale: matrice optică, mișcare (matrice optică ambientală) și informații invariante, totuși există mai multe elemente. Matricea optică se concentrează pe rolul luminii în percepție, singura lumină este insuficientă, dar modul în care este reflectată și structurată de margini, obiecte, texturi și suprafețe este ceea ce o face atât de importantă. Extinderea acestui Gibson a considerat că matricea optică ambientală (mișcarea) este foarte importantă și a subliniat cât de multe informații bogate putem lua fără multe erori de percepție. Deși Gibson crede că abilitățile noastre de percepție sunt foarte avansate și continuă cu foarte puține erori, putem fi păcăliți de iluzii vizuale, cum ar fi iluzia Muller-Lyer care contrazice teoria directă a percepției. Cu toate acestea, Gibson continuă să explice natura falsă a acestor iluzii care ne păcălește și că acestea nu ar apărea niciodată în viața de zi cu zi reală, totuși figura 1 arată iluzia lui Muller-Lyer în termeni reali 3D și, deși știm că pereții au aceeași înălțime, vom trece mai întâi la concluzia că peretele mai apropiat este mult mai înalt.

Modelul de flux optic este unul dintre celelalte elemente ale teoriei pe care Gibson pune mult accent. Orice flux din matricea optică înseamnă că percepătorul se mișcă, punctul în care se deplasează spre / se concentrează rămâne nemișcat, dar mediul vizual înconjurător se deplasează spre exterior. De exemplu, imaginați-vă așezat pe scaunul pasagerului din față în timp ce conduceți pe autostradă, uitându-vă drept în față, în perifericul dvs. puteți vedea mașina care merge în sens opus, pare că se mișcă într-un ritm constant, dar imediat ce încep să se miște din gama dvs. optică par să accelereze și să se deplaseze spre exterior. Nu asta se întâmplă, mașina nu accelerează și se îndepărtează de viziunea ta, asta este ceea ce percepem noi. Un alt aspect al teoriei de jos în sus este ceva numit „accesibilități”, acesta este unul dintre conceptele sale mai controversate. Gibson crede că alte lucruri joacă un rol în modul în care percepem lucrurile, inclusiv: mediul fizic, starea psihologică și starea fiziologică. Pentru ca noi să putem recunoaște obiecte și să știm la ce servesc, trebuie să combinăm aceste elemente cu matricea noastră optică. Cu toate acestea, multe critici au apărut, sugerând că este pentru animale mult mai mici, care nu au nevoie să-și conceptualizeze mediul. De asemenea, nu poate fi aplicat tuturor culturilor, deoarece utilizările diferite ale obiectelor ar fi putut fi învățate și nu „permise”. Percepția statelor Gibson se bazează, de asemenea, pe informații invariabile și lipsite de ambiguitate. Gradientul texturii este modul în care privim texturile din diferite unghiuri și distanțe. Cu cât textura este mai apropiată, cu atât o textură arată mai detaliată și aspră, cu atât este mai aproape, dacă o textură arată netedă și mai puțin detaliată, atunci este mai departe. Raportul Orizont explică modul în care, pe măsură ce ne apropiem de lucrurile din câmpul nostru vizual, proporțiile acestuia și a împrejurimilor sale vor rămâne aceleași, motiv pentru care știm că acestea nu cresc în dimensiune, dar, de fapt, ne apropiem. De asemenea, obiectele aflate mai departe apar mai sus în câmpul nostru vizual. Juxtapus la aceasta, Gregory susține că acest lucru se datorează teoriei sale asupra constanței mărimii. Gregory propune că, dacă percepția ar fi bazată exclusiv pe imaginea retinei, obiectele ar părea să crească, să schimbe forma și culoarea pe măsură ce ne deplasam, dar datorită cunoștințelor noastre și a experiențelor anterioare, vedem obiecte rămânând mai mult sau mai puțin de aceeași dimensiune, indiferent de distanță. Aceasta face parte din teoria indirectă a percepției.

O teorie conflictuală este cea a unei teorii de sus în jos în care Gregory crede că ne folosim cunoștințele și experiențele din trecut pentru a „construi” percepția noastră finală. Un aspect principal al acestei teorii este testarea ipotezei care sugerează că percepția trebuie să fie un proces activ și o căutare a celei mai bune interpretări posibile a ceea ce vedem. Grigorie nu sugerează că este o alegere conștientă ceea ce suntem aleși să vedem, ci este un proces automat. Allport susține această teorie spunând că experiențele din trecut ne determină să percepem ceva într-un anumit mod care reduce alegerile și accelerează procesul de recunoaștere. Totuși, dacă această teorie ar fi pe deplin corectă, am face mult mai multe erori de percepție decât noi. Cu toate acestea, Gregory oferă o explicație pentru iluzia Muller-Lyer, sugerând că cei cumpărați în culturile occidentale de la o vârstă fragedă învață să interpreteze 2D ca și cum ar fi 3D, așa cum trăim într-un mediu dulgher. Pederson și Wheeler (1983) susțin acest lucru prin efectuarea unui experiment cu 2 grupuri. Unul dintre aceștia erau cei cumpărați în mediul tâmplar, ceilalți o comunitate tribală. Cei din comunitatea tribală nu erau susceptibili la iluzia Muller-Lyer spre deosebire de cei din societatea occidentală, prin urmare teoria nu este acceptată universal. Cu toate acestea, există și alte iluzii vizuale pe care Grigorie nu le poate explica de ce suntem păcăliți încă de iluzii vizuale, deși știm că ne înșelăm și teoriile pe care le învățăm din experiențele anterioare pentru a ne construi percepția finală. Pe de altă parte, Grigorie sugerează că există ceva numit „concepție” care urmează percepției, dar are dovezi foarte slabe pentru acest lucru. Mai mult, Gregory a spus că nu aveți nevoie de date senzoriale pentru a extrage sensul din acestea. Johannson (1976) a atașat lumini unui actor la toate asocierile majore și l-a filmat mergând în întuneric. Când acest film a fost arătat participanților, nu au putut să-i dea sens filmului când actorul stătea nemișcat, dar când luminile s-au mișcat, au putut recunoaște acest lucru și îl pot identifica ca mișcare de mers. În ciuda constatărilor, există încă critici majore, unde am vedea asta în lumea reală? Unde am avea nevoie de asta?

Teoria lui Gregory poate fi corectă în unele aspecte ale percepției, cu toate acestea, o mare parte din teoria sa se bazează pe stimuli foarte artificiali, care este adesea prezentată pe scurt și în fragmente. De asemenea, teoriile lui Gregory sunt adesea statice atunci când suntem în mișcare constantă și chiar și atunci când nu ne mișcăm ochii nu sunt niciodată fixați constant într-un singur punct. Este posibil ca teoria de jos în sus să nu fie susținută cu lucrări, dar există dovezi convingătoare și direct evidente că putem vedea, cum ar fi lumina vizuală și modelele de flux optic.


Diferențele dintre senzație și percepție

Aceste două procese majore au mai mult sens pentru tine acum? Aruncați o privire la tabelul de mai jos pentru a vedea toate diferențele principale dintre percepție și senzație.

Senzaţie

Percepţie

  • Senzația este prima etapă a unui proces complex care ne permite să înțelegem și să interacționăm cu lumea noastră.
  • Percepția este a doua etapă a procesului menționat.
  • Senzația este mai fizică. Aceasta implică simpla conștientizare a diferiților stimuli.
  • Percepția dă sens ceea ce simțim și se poate spune că este un amestec de senzații cu idei, experiență din trecut și conexiuni cu obiecte sau concepte.
  • Senzația nu implică nicio organizare, combinație sau selecție de stimuli.
  • Percepția presupune organizare, combinație și selecție pentru a forma stimuli într-un model.

A reușit articolul nostru despre diferența dintre senzație și percepție să vă clarifice lucrurile? Abonați-vă la newsletter-ul nostru și vă vom trimite răspunsuri la o mare varietate de întrebări pe care s-ar putea să nu știți că le aveți, precum și la alte subiecte interesante și la ultimele noutăți.


În evoluția creierului, dimensiunea contează - de cele mai multe ori

Care a fost primul, în general creierele mai mari sau regiunile creierului mai mari care controlează comportamentele specializate? Neurologii au dezbătut această întrebare de zeci de ani, dar un nou studiu Cornell stabilește scorul.

Studiul raportează că, deși creierul vertebratelor diferă în ceea ce privește dimensiunea, compoziția și abilitățile, evoluția dimensiunii globale a creierului reprezintă cele mai multe dintre aceste diferențe, creierele mai mari ducând la capacități mai mari.

Studiul a 58 de specii de păsări cântătoare a constatat, de asemenea, că odată ce o specie a dezvoltat un creier mai mare, regiunile creierului care controlează ciocul și gura și zona pentru cântec au dezvoltat rețele neuronale complexe suplimentare.

Lucrarea, coautoră a lui Jordan Moore Ph.D. ’10, în prezent membru postdoctoral la Columbia University, și Timothy DeVoogd, profesor Cornell de psihologie la Colegiul de Arte și Științe, a fost publicat pe 10 mai în Proceedings of the Royal Society B.

Descoperirile sugerează că acest principiu poate ajuta, de asemenea, să explice evoluția umană, poate că am dezvoltat mai întâi creiere mai mari, ceea ce a permis apoi adaptări care au îmbunătățit regiunile creierului care controlează abilități specifice, cum ar fi limbajul.

"Majoritatea neurologilor cred că nu există nimic special în modul în care creierul nostru a evoluat, că ceea ce trebuie să facem este să înțelegem principiile care stau la baza evoluției creierului în general, ceea ce implică acest studiu", a spus DeVoogd. „Modul în care construiești un creier mai mare nu înseamnă doar să faci totul mai mare, ci mai degrabă încetinirea sau prelungirea unor părți târzii de dezvoltare.”

În acest fel, creierele mai mari au un cortex mai dezvoltat (care joacă roluri cheie în memorie, atenție, percepție, conștientizare, gândire, limbaj și conștiință) care este ultima regiune care se dezvoltă la animale și la oameni.

Studiul este primul care compară - și rezolvă - două teorii concurente despre evoluția creierului. O teorie susține că selecția naturală a determinat schimbări progresive în anumite zone ale creierului, care au condus apoi la creierul general mai mare la speciile care aveau nevoie de ele pentru a supraviețui. Cealaltă teorie susține că unele specii au dobândit un creier mai mare în general, iar părțile sale de bază mai mari ar putea fi recrutate pentru comportamente complexe specifice.

Pentru a testa aceste teorii, Moore și DeVoogd au măsurat dimensiunile creierului general și a celor 30 de zone discrete care controlează comportamentele la 58 de păsări cântătoare care se întind pe 20 de familii.

„Unul dintre avantajele căutării în creierul păsărilor este că este relativ ușor să obțineți probe de la o mulțime de specii diferite și există o mulțime de date despre ceea ce fac diferitele specii. Iar zonele specifice dedicate acestor funcții pot fi văzute cu ușurință în creier ”, a spus DeVoogd.

Cea mai mare parte a variației în regiunile creierului a fost explicată de diferențele în dimensiunea globală a creierului. Dar în două sisteme specifice a existat o cantitate semnificativă de variație dincolo de ceea ce s-ar putea explica prin mărimea creierului. Zonele care controlau cântecul erau mult mai mari la speciile care produc cântece mai variate și complexe. De asemenea, zonele creierului care controlează fața și gura erau deosebit de mari la speciile cu ciocuri scurte și grase care mănâncă semințe și erau mici la speciile cu ciocuri lungi și subțiri care mănâncă insecte.

„Dacă ai văzut vreodată cum o pasăre se confruntă cu o sămânță de floarea-soarelui, ea împinge semințele cu limba și o apucă cu diferite puncte în cioc. Și apoi este capabil să o deschidă și să scoată interiorul ”, a explicat DeVoogd.

Când vine vorba de oameni, „a fost întotdeauna controversat cum am ajuns să fim cine suntem”, a spus DeVoogd. Deoarece susținerea unui creier mare necesită mari cerințe de energie și oxigen, unii cercetători speculează că schimbările din dietele primilor oameni, inclusiv capacitatea de a găsi și de a găti alimente de înaltă calitate, au contribuit la facilitarea creșterii creierului uman în general prin furnizarea caloriilor și a proteinelor necesare . Alții speculează că viața a protejat social primii oameni și a creat presiuni evolutive pentru dezvoltarea limbajului, a spus DeVoogd.


Timpul trece mai încet pentru muște, descoperă studiul

Muștele evită să fie bătute în același mod în care Keanu Reeves evită gloanțele zburătoare în filmul The Matrix - urmărind timpul trecând încet.

Pentru insectă, acel ziar înfășurat care se mișca cu viteza fulgerului ar putea, la fel de bine, să treacă prin treacul gros.

La fel ca Reeves care stă în spate și gloanțele slo-mo cu pas lateral, musca are suficient timp să scape. Și nu este singur în capacitatea sa de a percepe timpul diferit de noi. Cercetările sugerează că, într-o gamă largă de specii, percepția timpului este direct legată de mărime.

În general, cu cât un animal este mai mic și cu cât rata sa metabolică este mai rapidă, cu atât trece mai lent.

Dovezile provin din cercetarea capacității animalelor de a detecta flash-uri separate de lumină care pâlpâie rapid.

„Frecvența critică de fuziune a pâlpâirii” - punctul în care blițurile par să se îmbine, astfel încât o sursă de lumină să pară constantă - oferă o indicație a percepției timpului. Compararea studiilor fenomenului la diferite animale a relevat legătura cu mărimea.

„O mulțime de cercetători au analizat acest lucru la diferite animale, măsurându-și percepția asupra luminii pâlpâitoare”, a spus dr. Andrew Jackson, de la Trinity College Dublin din Republica Irlanda. „Unii pot percepe un pâlpâire destul de rapid, iar alții mult mai lent, astfel încât o lumină pâlpâitoare să arate ca o estompare.

„Interesant este că există o mare diferență între speciile mari și cele mici. Animalele mai mici decât noi văd lumea în moarte. Se pare că este aproape un fapt al vieții. Ne-am concentrat pe vertebrate, dar dacă te uiți la muște, ele pot percep lumina care pâlpâie de până la patru ori mai repede decât putem. Vă puteți imagina o muscă văzând literalmente totul în mișcare lentă. "

Efectul poate explica, de asemenea, modul în care timpul pare să accelereze pe măsură ce îmbătrânim, a spus Jackson, care a condus cercetarea. El a fost inspirat să conducă studiul după ce a observat felul în care copiii mici par să se grăbească întotdeauna.

"Este tentant să credem că pentru copii timpul se mișcă mai încet decât pentru adulți și există unele dovezi că ar putea", a spus el.

"Oamenii au arătat la oameni că frecvența de fuziune a pâlpâirii este legată de percepția subiectivă a timpului de către o persoană și se schimbă odată cu vârsta. Cu siguranță este mai rapidă la copii."

Ecranele TV, computer și cinema pâlpâie, dar oferă iluzia imaginilor constante din cauza frecvențelor înalte la care funcționează.

Dar proprietarii de câini ar putea fi surprinși să afle că animalele lor de companie pot vedea licăriri TV, a spus Jackson. Sistemul lor vizual are o rată de reîmprospătare mai mare decât cea a ecranului televizorului.

Animalele studiate au acoperit peste 30 de specii, inclusiv rozătoare, anghile, șopârle, găini, porumbei, câini, pisici și broaște țestoase.

Acestea din urmă sunt creaturi mari cu o rată metabolică lentă, pentru care timpul trece relativ rapid.

Creaturile mai mici și mai agile au cea mai rafinată capacitate de a percepe informațiile într-o unitate de timp, au spus cercetătorii care scriu în revista Animal Behavior. Cu alte cuvinte, au putut vedea mai multe pâlpâiri de lumină pe secundă.

Percepția timpului este doar un alt aspect al evoluției și supraviețuirii, cred oamenii de știință.

„Rezultatele noastre susțin importanța percepției timpului la animale, unde capacitatea de a percepe timpul pe scări foarte mici poate fi diferența dintre viață și moarte pentru organismele care se mișcă rapid”, a declarat co-autorul Kevin Healy, doctorand la școala de științe naturale la Trinity College, Dublin.

Prof Graeme Ruxton, de la Universitatea din St Andrews din Scoția, care a participat și el la cercetare, a declarat: „A avea ochi care trimit actualizări creierului la frecvențe mult mai mari decât ochii noștri nu are nicio valoare dacă creierul nu poate procesa acest lucru prin urmare, această lucrare evidențiază capacitățile impresionante ale chiar și cele mai mici creiere de animale.

„Muștele s-ar putea să nu fie gânditori adânci, dar pot lua decizii bune foarte repede”.

Unele animale pot exploata diferențele în percepția timpului în avantajul lor, potrivit doctorului Luke McNally, un alt membru al echipei de la Universitatea din Edinburgh.

"De exemplu, multe specii folosesc lumini intermitente ca semnale, cum ar fi licuricii și multe animale de mare adâncime", a spus el. "Speciile de prădători mai mari și mai lente ar putea să nu poată decoda aceste semnale dacă sistemul lor vizual nu este suficient de rapid, oferind semnalizatorilor un canal secret de comunicare."


Capitolul 1 - Percepția animalelor, inclusiv diferențele cu oamenii

Există similitudini și diferențe marcate între modul în care animalele și oamenii își percep mediul. Animalele și oamenii percep sunetul, lumina, substanțele chimice (gustul și mirosul), atingerea și câmpul magnetic al pământului. În compararea oamenilor cu animalele, există diferențe în următoarele: •

Percepția auditivă: sunetul cu ultrasunete (frecvențe ridicate ale sunetului) este detectat de unele animale, cum ar fi pisicile, liliecii, șobolanii și șoarecii, dar nu de către oameni. Mai mult, există o locație spațială a sursei de sunet la oameni, dar este mult mai dezvoltată la unele animale cu pinne (urechi externe) capabile de rotație parțială.

Percepție luminoasă / vizuală (vedere): Aceasta cuprinde viziunea tricromatică la oameni și maimuțele lumii vechi și maimuțele mari, dar nu la mamiferele nonprimate, acestea având viziune dicromatică. În plus, păsările și unele mamifere, precum câinii, au capacitatea de a detecta lumina ultravioletă. În schimb, oamenii nu. Există diferențe și în ochii animalelor nocturne față de cele diurne și în localizarea lor. La mamifere pare să existe o absență a recepției luminii extraretinale, spre deosebire de păsări.

Chimiorecepție: Oamenii au un repertoriu complet de receptori ai gustului, în timp ce la unele animale le lipsește unii sau toți receptorii gustului. Majoritatea mamiferelor au o chimiorecepție vomeronazală bine dezvoltată, oamenii având puțin sau niciunul. Oamenii au redus chemorecepția olfactivă chiar și în comparație cu alte primate. Unele mamifere au o olfacție foarte dezvoltată. Porumbeii homing folosesc detectarea mirosurilor.

Percepția tactilă (atingere): Multe mamifere au vibrise (fire tactile), dar acestea nu sunt prezente la om.

Alte simțuri: La păsări, există magnetorecepție care detectează direcția polilor pentru a ajuta migrația. Acest lucru nu pare să fie cazul mamiferelor.


Analize statistice

All statistical analyses were performed using SPSS (version 25), R Studio (version 1.1.463) and Microsoft Excel (version 16.22). For the time reproduction task, data was inspected for outliers following Ratcliff (1993). Cut-offs were set for very short (<300 ms, most likely caused by premature responding) and very long responses (>25,000 ms, most likely due to lapses of concentration), similar for the three intervals. As a next step, at the subject level, responses outside a range of 2SD from the mean were eliminated. These two steps removed 4.5% of responses. As a final step, group review (supported by box plot) identified 4 participants with significant mean outliers that were also excluded for further analysis (1 subject had completed the task incorrectly with majority of responses <300 ms cut-off on all intervals 1 subject completed the first interval incorrectly and reported this to the experimenter 2 participants had means outside a range of 2.5SD from group mean for multiple intervals.

The time estimation variables calculated in this study and the objective of each are summarized in Table 1.

Mean estimate and Coefficient of Variation were calculated and in addition, a recently proposed measure which is robust to drift (scaled Root Mean Squared Residuals RMSR Maaß and van Rijn 2018). Serial dependence was measured by calculating the individual parameters of an Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA) and Autocorrelation Function (ACF) at subject/interval level. Autocorrelation estimates the relationships within a single variable (i.e. time estimation in the present study) that is measured in a regular series of events the value can vary between −1.00 and 1.00 with a value of 0.00 indicating no dependency (Velicer and Fava 2003). The variables were analyzed with a GLM for repeated measures to test for the presence of a potential trial sequence effect (Bausenhart et al. 2014), which could significantly influence the analysis results. Further details are provided in Supplementary Information.

The delay discounting task was generally completed in a coherent manner by participants. Overall consistency of choices was high (M = 97.9%, SD = 2.7%) as measured by the excel tool (Kaplan et al. 2014). However, further analysis of the data (box plot) identified 3 participants with abnormally low discount rates compared to the group (virtually all responses on the delayed reward). As these are likely due to a misunderstanding of the task these participants were removed from the analysis.

Finally, the Shapiro-Wilk test of normality was used to investigate the effect of log transformation of the discount rate. The discount rate was found not to be normally distributed (W = .967, p = .030) in the sample. This was unexpected. To address this problem for parametric statistical analyses, three groups reflecting the relative degree of delay discounting were defined post hoc (high, medium, low) using SPSS binning procedure, with cut-offs based on approximate equal weighting of percentiles (Table 2). Theoretically, this approach aligns with (low, medium, high) levels of the impulsive decision system (Bickel et al. 2011) that is proposed to be associated with risk of addiction. In experiments, similar segmentations of degrees of delay discounting have been followed (e.g. Yi et al. 2016 Cherniawsky and Holroyd 2013).


Gibson Vs. Gregory – Perception

Gibson believes in the bottom-up theory of perception, in which we work upwards in our analysis of the visual world and require no higher cognitive input to conclude what we see before us, it’s about the data of what we see, not what we know already. His direct theory of perception is complex and based essentially on 3 central elements the optic array, movement (Ambient optic array) and invariant information however there are more elements. The optic array focuses on the role of light in perception, light alone is insufficient, but the way it is reflected and structured by edges, objects, textures and surfaces is what makes it so important. Expanding on this Gibson considered the ambient optic array (movement) to be very important and emphasised how much rich information we can take in without many perceptual errors. Although Gibson believes our perception abilities are very advanced and go on with very little errors we can still be fooled by visual illusions such as the Muller-Lyer illusion contradicting the direct theory of perception. However Gibson goes on to explain the false nature of these illusions are what fools us and that they would never appear in real everyday life, yet figura 1 shows the Muller-Lyer illusion in 3D real world terms and although we know the walls are the same height we would first jump to the conclusion that the closer wall is much taller.

The optic flow pattern is one of the other elements of the theory that Gibson puts much emphasis on. Any flow in the optic array means that the perceiver is moving, the point in which they are moving towards/focusing on remains motionless but the surrounding visual environment moves outwards. For example imagine sitting in the front passenger seat while driving on the motorway looking straight ahead, in your peripheral you can see the car going the opposite way to you, they seem to be moving at a steady pace but as soon as they start to move out of your optic array they appear to speed up and move outwards. This isn’t what happens, the car doesn’t speed up and curve out of your vision this is just what we perceive. Another aspect of the bottom-up theory is something called ‘affordances’, this is one of his more controversial concepts. Gibson believes other things play a role in how we perceive things including: physical surroundings, psychological state and physiological state. For us to be able to recognise objects and know what they are for we must combine these elements with our optic array. However many criticisms have come off this suggesting it is for much lower animals forms who do not need to conceptualise their environment. Also it cannot be applied to all cultures as different uses for objects may have been learned and not ‘afforded’. Gibson states perception is also based off invariant and unambiguous information. Texture gradient is how we view textures from different angles and distances. The closer the texture the more detailed and rough a texture looks the closer it is, if a texture looks smooth and less detailed then it is further away. Horizon ratio explains how as we move closer to things in our visual field the proportions of it and its surroundings will stay the same which is why we know they are not increasing in size but we are in fact getting closer. Also objects further away appear higher in our visual field. Juxtaposed to this, Gregory argues this is due to his theory of size constancy. Gregory proposes that if perception was purely based on retinal image objects would appear to grow, change shape and colour as we moved around but due to our knowledge and previous experiences we see objects staying more or less the same size regardless of distance. This is part of the indirect theory of perception.

A conflicting theory is that of a top-down theory where Gregory believes that we use our knowledge and past experiences to “construct” our final perception. A main aspect of this theory is Hypothesis testing which suggests perception has to be an active process and a search for the best possible interpretation of what we are seeing. Gregory doesn’t suggest this is a conscious choice what we are chosen to see but is an automatic process. Allport backs up this theory by saying past experiences lead us to perceive something in a certain way which reduces the choices and speeds up recognition process. However if this theory was fully correct we would make a lot more perceptual errors than we do. Yet Gregory offers an explanation for the Muller-Lyer illusion, suggesting that those bought up in western cultures from a young age learn to interpret 2D as if it was 3D as we live in a carpentered environment. Pederson and Wheeler (1983) support this by conducting an experiment with 2 groups. One of which was those bought up in the carpentered environment, the others a tribal community. Those from the tribal community were not susceptible to the Muller-Lyer illusion unlike those from the western society therefore the theory is not universally accepted. However there are other visual illusions which Gregory cannot explain why we still tricked by visual illusions although we know we are wrong and the theory states we learn from prior experiences to construct our final perception. Gregory on the other-hand does however suggest there is something called ‘conception’ which is follows perception but he has very weak evidence for this. Furthermore Gregory said you don’t need sensory data to draw meaning from it. Johannson (1976) attached lights to an actor at all major joins and filmed him walking round in the dark. When this film was shown to participants they could not draw meaning to the film when the actor was standing still, but when the lights moved they could recognise this and identify it as the walking movement. Despite the findings there are still major criticisms, where would we see this in the real world? Where would we need this?

Gregory’s theory may be correct in some aspects of perception however a lot of his theory is bases on highly artificial stimuli which is often presented briefly and in fragments. Also Gregory’s theories are often static when we are constantly on the move and even when not moving our eyes are never constantly fixed on one point. The bottom-up theory may not be backed up with papers but there is compelling and directly obvious evidence that we can see such as visual lume and optic flow patterns.


Results and Interim Discussion

Statisticile descriptive

Scores on the questionnaire measures are summarised in Table 1, and are all comparable to reported norms for these psychometrics [69, 70, 84, 85]. Scores on the IntAnh subscale of the O-LIFE were positively skewed and so square root transformations were computed to correct for this, and the transformed scores were used in all parametric analyses.

The mean complex false alarm rates in response to the RDT (M = 11.4%, SD = 13.7) and the POM (M = 9.0%, SD = 8.5) were comparable, t(101) = .034, p > .05, and highly correlated r = .624, p < .01. The mean hit rate for the POM was 53.3% (SD = 11.0). Square root transformations were required to correct for positive skew for the complex and simple false alarm rates on both the RDT and the POM. A qualitative analysis of complex false alarm responses to the POM showed that 36% contained human faces or facial features, 25% animals or mythical creatures, 20% humanoid figures, 15% natural objects or scenes, and 4% other. It should be noted that all images in the RDT tasks were noise only, so there were no ‘hits’ or ‘misses’ în sine, just images in which the subjects saw something or did not.

The correlations between the personality measures and performance on the two visual tasks are presented in Table 2, which indicates that positive-psychotic schizotypy (as measured by UnEx scores) was the only measure to be consistently associated with performance. This was reflected in the Bayesian correlation (see S1 Appendix) with a moderately high Bayes factor of 20.9, supporting the correlation between the UnEx score and the complex false alarms in the Perception of Meaning task.

The effect of personality on visual false alarms

Four blockwise hierarchical linear regression analyses, predicting the complex and simple false alarm rates on the RDT si POM, were conducted. UnEx scores were entered in the first step, and the remaining schizotypy measures, suggestibility scores, and visual imagery scores were entered blockwise in the second step. This established whether these measures contributed to predicting false alarm rates once the effects of positive-psychotic schizotypy had been accounted for. Table 3 (left shaded columns) shows that UnEx scores accounted for 5% of the variance in complex responses and 4% of the variance in simple responses on the RDT. For complex responses, the remaining personality variables made a significant contribution in the second step, accounting for a further 19% of the variance. In the final model higher UnEx și GSIS shift scores increased, whereas higher CogDis scores decreased the rate of complex responses. None of the other personality measures made a significant contribution to predicting simple response rates on the RDT once the effects of UnEx had been accounted for. UnEx scores also made a significant contribution to predicting false alarm rates on the POM, accounting for 10% of the variance in complex false alarm rates and 5% of the variance in simple false alarm rates (see Table 3, rightmost columns). The addition of the remaining personality variables did not result in a statistically significant increase to the variance already accounted for by UnEx, either for complex or simple false alarm rates on the POM. It should be noted, however, that CogDis scores did make a significant contribution to predicting complex false alarm rates in the second step of the regression, with POM false alarm rates decreasing as CogDis scores increased. This is an unexpected result, but may possibly be related to social anxiety and neuroticism, which is reflected in an increasing CogDis score [86] if this increase in anxiety causes the subjects to moderate they complex FA responses, for fear of seeming odd. We thank one of our reviewers (O.F.) for this tentative but interesting suggestion.

Overall, our measure of positive-psychotic schizotypy, the UnEx score, had the strongest association with participants’ tendency to perceive complex meaning in the random stimuli of both the RDT iar noul POM. Visual imagery ability, as measured by the VVIQ, was not associated with performance, so it is less likely that false alarms resulted from an effortful attempt to ‘make out’ meaningful images in the noise, and plausible that they arose spontaneously in a manner analogous to visual hallucinations, especially given that their occurrence was linked to an aspect of personality suggested to lie on a continuum with the positive symptoms of psychosis. However, we note that one potential limitation of Experiment 1 was that we did not control whether participants completed the imagery task with open or closed eyes. It is possible that those completing it with closed eyes may have obtained higher VVIQ scores, which may have contaminated the effects of any association between imagery and schizotypy scores, or scores on the POM.

Pe RDT, however, suggestibility also played a role, with those participants who were more likely to alter their responses due to experimenter instruction (indexed by the GSIS Shift scores) also more likely to report false alarms. Suggestibility did not impact performance on the POM. This coupled with the absence of any misleading experimenter instructions, as well as the more sophisticated and naturalistic characteristics of the noise stimuli, indicate the POM to be a promising tool for measuring hallucination proneness in laboratory settings with good discriminant and construct validity.

For consistency with previous work, and clarity of presentation, a 2 × 4 ANOVA was conducted using the median split of UnEx scores across the 4 indicators of hallucination proneness (the simple and complex false alarm rates on the RDT si POM). The high UnEx group made significantly more false alarms than the low scorers. Details are presented in the Supporting Information (S1 Appendix) but the result is summarised in Fig 2. Ultimately this is the same result as the regression above, and based on the same hierarchical linear model, but presented in a more digestible format.

Response rates for simple and complex responses (false alarms) on the Random Dots Task (RDT) si Perception Of Meaning task (POM), shown separately for individuals scoring below and above the median on the UnEx subscale of the O-LIFE (N = 102, error bars represent ±95% confidence intervals).

The effect of spatial frequency-band on visual false alarms

The final analysis was concerned with investigating the effect of positive-psychotic schizotypy on the complex false alarm rates on the POM across the different spatial frequency bands. A 2 (median split of UnEx) × 6 (spatial frequency brackets) ANOVA was conducted to address this question and the results are presented in Fig 3. A violation of the assumption of sphericity was indicated by Mauchly’s test, χ 2 (14) = 91.9, so Greenhouse-Geisser adjustments (ε = .688) were made to the degrees of freedom. A significant main effect of spatial frequency was observed, F(5, 500) = 70.3, p < .001, ηp 2 = .413, reflecting the fact that complex false alarms were more prevalent at the lower spatial frequencies. The interaction between UnEx and spatial frequency was also significant, F(5, 500) = 4.3, p < 005, ηp 2 = .041. Post-hoc comparisons revealed the differences between the low and high UnEx groups to be significant at 0.5 c/deg and 1 c/deg (p < .001) and also at 2 c/deg and 16 c/deg (p & lt. 05). The presence of the U-shaped curve was corroborated by a statistically significant quadratic trend in complex false alarm rates with increasing spatial frequency, F(1, 100) = 37.2, p < .001, ηp 2 = .271.

Response rates for complex false alarms on the Perception Of Meaning task (POM) across the 6 spatial frequency bands, shown separately for individuals scoring below and above the median on the UnEx subscale of the O-LIFE (N = 102, error bars represent ±95% confidence intervals).

Lower frequency bands elicited more false alarms than higher ones, an effect that was exaggerated for individuals high on UnEx. There is some evidence that low spatial frequencies are processed more rapidly than higher ones [87], although this will likely depend upon the precise task at hand. In addition, according to some theories (e.g. [58]), hallucinators take less time to form perceptual judgements, a similar effect having been observed in non-clinical populations where belief in the paranormal was associated with responding earlier (when less information was available) and making incorrect identifications of image-series decreasing sequentially in their level of degradation [27]. We speculate that this earlier response might therefore be exaggerated with low spatial frequency information.

Overall, the results of Experiment 1 showed that the noise-based (POM) stimuli amplified the effect originally seen for the dot (RDT) stimuli [45] whereby a high UnEx O-LIFE score was correlated to the likelihood of seeing a meaningful image when there was nothing present. This validates our contention that a more ecologically valid stimulus increases individual differences in the imposition of meaning. The second experiment extends this result to examine the same effect in a signal detection framework. We also vary the spatial frequency content of the image (as in Experiment 1) and the observer’s expectation that there will be a meaningful image present [16].


Time passes more slowly for flies, study finds

Flies avoid being swatted in just the same way Keanu Reeves dodges flying bullets in the movie The Matrix – by watching time pass slowly.

To the insect, that rolled-up newspaper moving at lightning speed might as well be inching through thick treacle.

Like Reeves standing back and side-stepping slo-mo bullets, the fly has ample time to escape. And it is not alone in its ability to perceive time differently from us. Research suggests that across a wide range of species, time perception is directly related to size.

Generally the smaller an animal is, and the faster its metabolic rate, the slower time passes.

The evidence comes from research into the ability of animals to detect separate flashes of fast-flickering light.

"Critical flicker fusion frequency" – the point at which the flashes seem to merge together, so that a light source appears constant – provides an indication of time perception. Comparing studies of the phenomenon in different animals revealed the link with size.

"A lot of researchers have looked at this in different animals by measuring their perception of flickering light," said Dr Andrew Jackson, from Trinity College Dublin in the Republic of Ireland. "Some can perceive quite a fast flicker and others much slower, so that a flickering light looks like a blur.

"Interestingly, there's a large difference between big and small species. Animals smaller than us see the world in slo-mo. It seems to be almost a fact of life. Our focus was on vertebrates, but if you look at flies, they can perceive light flickering up to four times faster than we can. You can imagine a fly literally seeing everything in slow motion."

The effect may also account for the way time seems to speed up as we get older, said Jackson, who led the research. He was inspired to conduct the study after noticing the way small children always seem to be in such a hurry.

"It's tempting to think that for children time moves more slowly than it does for grownups, and there is some evidence that it might," he said.

"People have shown in humans that flicker fusion frequency is related to a person's subjective perception of time, and it changes with age. It's certainly faster in children."

TV, computer and cinema screens all flicker but provide the illusion of constant images because of the high frequencies at which they operate.

But dog owners may be surprised to learn that their pets can see TV flickers, said Jackson. Their visual system has a refresh rate higher than that of the TV screen.

The animals studied covered more than 30 species, including rodents, eels, lizards, chickens, pigeons, dogs, cats and leatherback turtles.

The latter are big creatures with a slow metabolic rate, for whom time passes relatively rapidly.

Smaller, more agile creatures had the most refined ability to perceive information in a unit of time, said the researchers writing in the journal Animal Behaviour. In other words, they were able to see more flickers of light per second.

Time perception is just another aspect of evolution and survival, the scientists believe.

"Our results lend support to the importance of time perception in animals where the ability to perceive time on very small scales may be the difference between life and death for fast-moving organisms," said co-author Kevin Healy, a PhD student at the school of natural sciences at Trinity College, Dublin.

Prof Graeme Ruxton, from the University of St Andrews in Scotland, who also took part in the research, said: "Having eyes that send updates to the brain at much higher frequencies than our eyes do is of no value if the brain cannot process that information equally quickly. Hence, this work highlights the impressive capabilities of even the smallest animal brains.

"Flies might not be deep thinkers, but they can make good decisions very quickly."

Some animals may exploit differences in time perception to their advantage, according to Dr Luke McNally, another member of the team from the University of Edinburgh.

"For example, many species use flashing lights as signals, such as fireflies and many deep-sea animals," he said. "Larger and slower predator species may not be able to decode these signals if their visual system isn't fast enough, giving the signallers a secret channel of communication."


Analize statistice

All statistical analyses were performed using SPSS (version 25), R Studio (version 1.1.463) and Microsoft Excel (version 16.22). For the time reproduction task, data was inspected for outliers following Ratcliff (1993). Cut-offs were set for very short (<300 ms, most likely caused by premature responding) and very long responses (>25,000 ms, most likely due to lapses of concentration), similar for the three intervals. As a next step, at the subject level, responses outside a range of 2SD from the mean were eliminated. These two steps removed 4.5% of responses. As a final step, group review (supported by box plot) identified 4 participants with significant mean outliers that were also excluded for further analysis (1 subject had completed the task incorrectly with majority of responses <300 ms cut-off on all intervals 1 subject completed the first interval incorrectly and reported this to the experimenter 2 participants had means outside a range of 2.5SD from group mean for multiple intervals.

The time estimation variables calculated in this study and the objective of each are summarized in Table 1.

Mean estimate and Coefficient of Variation were calculated and in addition, a recently proposed measure which is robust to drift (scaled Root Mean Squared Residuals RMSR Maaß and van Rijn 2018). Serial dependence was measured by calculating the individual parameters of an Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA) and Autocorrelation Function (ACF) at subject/interval level. Autocorrelation estimates the relationships within a single variable (i.e. time estimation in the present study) that is measured in a regular series of events the value can vary between −1.00 and 1.00 with a value of 0.00 indicating no dependency (Velicer and Fava 2003). The variables were analyzed with a GLM for repeated measures to test for the presence of a potential trial sequence effect (Bausenhart et al. 2014), which could significantly influence the analysis results. Further details are provided in Supplementary Information.

The delay discounting task was generally completed in a coherent manner by participants. Overall consistency of choices was high (M = 97.9%, SD = 2.7%) as measured by the excel tool (Kaplan et al. 2014). However, further analysis of the data (box plot) identified 3 participants with abnormally low discount rates compared to the group (virtually all responses on the delayed reward). As these are likely due to a misunderstanding of the task these participants were removed from the analysis.

Finally, the Shapiro-Wilk test of normality was used to investigate the effect of log transformation of the discount rate. The discount rate was found not to be normally distributed (W = .967, p = .030) in the sample. This was unexpected. To address this problem for parametric statistical analyses, three groups reflecting the relative degree of delay discounting were defined post hoc (high, medium, low) using SPSS binning procedure, with cut-offs based on approximate equal weighting of percentiles (Table 2). Theoretically, this approach aligns with (low, medium, high) levels of the impulsive decision system (Bickel et al. 2011) that is proposed to be associated with risk of addiction. In experiments, similar segmentations of degrees of delay discounting have been followed (e.g. Yi et al. 2016 Cherniawsky and Holroyd 2013).


What Is The Cognitive Rift Between Humans And Other Animals?

Shedding new light on the great cognitive rift between humans and animals, a Harvard University scientist has synthesized four key differences in human and animal cognition into a hypothesis on what exactly differentiates human and animal thought.

In new work presented for the first time at the annual meeting of the American Association for the Advancement of Science, Marc Hauser, professor of psychology, biological anthropology, and organismic and evolutionary biology in Harvard's Faculty of Arts and Sciences, presents his theory of "humaniqueness," the factors that make human cognition special. He presents four evolved mechanisms of human thought that give us access to a wide range of information and the ability to find creative solutions to new problems based on access to this information.

"Animals share many of the building blocks that comprise human thought, but paradoxically, there is a great cognitive gap between humans and animals," Hauser says. "By looking at key differences in cognitive abilities, we find the elements of human cognition that are uniquely human. The challenge is to identify which systems animals and human share, which are unique, and how these systems interact and interface with one another."

Recently, scientists have found that some animals think in ways that were once considered unique to humans: For example, some animals have episodic memory, or non-linguistic mathematical ability, or the capacity to navigate using landmarks. However, despite these apparent similarities, a cognitive gulf remains between humans and animals.

Hauser presents four distinguishing ingredients of human cognition, and shows how these capacities make human thought unique. These four novel components of human thought are the ability to combine and recombine different types of information and knowledge in order to gain new understanding to apply the same "rule" or solution to one problem to a different and new situation to create and easily understand symbolic representations of computation and sensory input and to detach modes of thought from raw sensory and perceptual input.

Earlier scientists viewed the ability to use tools as a unique capacity of humans, but it has since been shown that many animals, such as chimpanzees, also use simple tools. Differences do arise, however, in how humans use tools as compared to other animals. While animal tools have one function, no other animals combine materials to create a tool with multiple functions. In fact, Hauser says, this ability to combine materials and thought processes is one of the key computations that distinguish human thought.

According to Hauser, animals have "laser beam" intelligence, in which a specific solution is used to solve a specific problem. But these solutions cannot be applied to new situations or to solve different kinds of problem. In contrast, humans have "floodlight" cognition, allowing us to use thought processes in new ways and to apply the solution of one problem to another situation. While animals can transfer across systems, this is only done in a limited way.

"For human beings, these key cognitive abilities may have opened up other avenues of evolution that other animals have not exploited, and this evolution of the brain is the foundation upon which cultural evolution has been built," says Hauser.

Sursa poveștii:

Materiale furnizate de Universitatea Harvard. Notă: Conținutul poate fi editat pentru stil și lungime.


The Differences between Sensation and Perception

Do these two major processes make more sense to you now? Have a look at the table below to see all the main differences between perception and sensation.

Senzaţie

Perception

  • The sensation is the first stage of a complex process that allows us to understand and interact with our world.
  • Perception is the second stage of said process.
  • The sensation is more physical. It entails the simple awareness of various stimuli.
  • Perception gives meaning to what we sense and can be said it is a mix of sensations with ideas, past experience, and connections with objects or concepts.
  • Sensation does not involve any organization , combination or selection of stimuli.
  • Perception entails organization, combination, and selection to form stimuli into a pattern.

Did our article on the difference between sensation and perception manage to clear things up for you? Subscribe to our newsletter and we’ll send you answers to a large variety of questions you might not even know you had, as well as other interesting topics and the latest new.


In brain evolution, size matters -- most of the time

Which came first, overall bigger brains or larger brain regions that control specialized behaviors? Neuroscientists have debated this question for decades, but a new Cornell study settles the score.

The study reports that though vertebrate brains differ in size, composition and abilities, evolution of overall brain size accounts for most of these differences, with larger brains leading to greater capabilities.

The study of 58 species of songbirds also found that once a species evolved a larger brain, brain regions that control the beak and mouth, and the area for song, developed additional complex neural networks.

The paper, co-authored by Jordan Moore Ph.D. ’10, currently a postdoctoral fellow at Columbia University, and Timothy DeVoogd, a Cornell professor of psychology in the College of Arts and Sciences, was published May 10 in the Proceedings of the Royal Society B.

The findings suggest that this principle may also help explain human evolution we may have first evolved larger brains, which then allowed for adaptations that enhanced brain regions that control specific abilities, such as language.

“Most neuroscientists believe there is nothing special about the way that our brains have evolved, that what we need to do is understand the principles that underlie brain evolution in general, which is what this study involves,” said DeVoogd. “The way you build a bigger brain is not just making everything bigger but rather slowing down or lengthening late pieces of development.”

In this way, bigger brains have a more developed cortex (which plays key roles in memory, attention, perception, awareness, thought, language and consciousness) that is the last region to develop in animals and humans.

The study is the first to compare – and resolve – two competing theories of brain evolution. One theory holds that natural selection drove progressive changes in particular areas of the brain, which then led to larger overall brains in species that needed them to survive. The other theory contends that some species acquired a bigger brain in general, and its larger basic parts could then be recruited for specific complex behaviors.

To test these theories, Moore and DeVoogd measured the sizes of overall brains and 30 discrete areas that control behaviors in 58 songbirds spanning 20 families.

“One of the advantages of looking in the brains of birds is that it’s relatively easy to get samples from lots of different species, and there’s a lot of data on what the different species do. And specific areas devoted to these functions can be easily seen in the brain,” DeVoogd said.

Most of the variation in brain regions was accounted for by differences in the brain’s overall size. But in two specific systems there was a significant amount of variation beyond what could be explained by brain size. Areas that controlled song were much larger in species that produce more varied and complex songs. Also, brain areas controlling the face and mouth were especially large in species with short, fat beaks that eat seeds, and they were small in species with long, thin beaks that eat insects.

“If you’ve ever watched a bird deal with a sunflower seed, it pushes the seed around with its tongue and grasps it with different points in its beak. And then it is able to break it open and get the inside out,” DeVoogd explained.

When it comes to humans, “it’s always been controversial how we got to be who we are,” DeVoogd said. Since supporting a big brain requires great demands on energy and oxygen, some researchers speculate that changes in the diets of early humans, including the ability to find and cook high-quality food, helped facilitate overall human brain growth by supplying the needed calories and protein. Others speculate that living socially protected early humans and created evolutionary pressures for developing language, DeVoogd said.


Chapter 1 - Animal Perception Including Differences With Humans

There are similarities and marked differences between how animals and humans perceive their environment. Animals and humans perceive sound, light, chemicals (taste and smell), touch, and the earth’s magnetic field. In comparing humans with animals, there are differences in the following: •

Auditory perception: Ultrasonic sound (high frequencies of sound) is detected by some animals, such as cats, bats, rats, and mice, but not by humans. Moreover, there is spatial location of the source of sound in humans, but it is much more highly developed in some animals with the pinnae (external ears) capable of partial rotation.

Light/visual perception (sight): This encompasses trichromatic vision in humans and Old World monkeys and great apes, but not in nonprimate mammals these having dichromatic vision. In addition, birds and some mammals, such as dogs, have the ability to detect ultraviolet light. In contrast, humans do not. There are differences also in the eyes of nocturnal versus diurnal animals and their location. In mammals there seems to be an absence of extraretinal light reception unlike in birds.

Chemoreception: Humans have a full repertoire of taste receptors while some animals lack some or all taste receptors. Most mammals have a well-developed vomeronasal chemoreception with humans having little or none. Humans have reduced olfactory chemoreception even compared to other primates. Some mammals have highly developed olfaction. Homing pigeons use odor detection.

Tactile perception (touch): Many mammals have vibrissae (tactile hairs) but these are not present in humans.

Other senses: In birds, there is magnetoreception detecting the direction of the Poles to aid migration. This does not appear to be the case in mammals.


Priveste filmarea: CONȘTIENTUL ȘI PERSONALITATEA. DE LA INEVITABIL MORT LA VEȘNIC VIU (Iulie 2022).


Comentarii:

  1. Eadweard

    Cred că a greșit. Sunt sigur. Trebuie să discutăm. Scrie -mi în pm, îți vorbește.

  2. Odhran

    Hmm ... Fiecare Abram are propriul său program.

  3. Yozshusida

    Între noi, în opinia mea, acest lucru este evident. Vă recomand să căutați Google.com

  4. Booth

    Înțeleg această problemă. Sa discutam.

  5. Digal

    Exact ceea ce ai nevoie. Știu că împreună putem ajunge la răspunsul corect.

  6. Tygojind

    Cred că greșești. Scrie -mi în pm, ne vom descurca.



Scrie un mesaj