Дома под проценты | Колледж Уитмана

Каково здесь жить?
Language Houses
История IHC
Часто задаваемые вопросы
Обязанности резидентов
Как принять участие
Как подать заявку

Информационная брошюра по процентным домам

Помимо общежитий, Whitman College также предлагает своим студентам возможность жить в одном из 11 домов по интересам, расположенных в районе, граничащем с кампусом.Эти красивые дома предлагают 4-10 студентам каждый семестр интимную жилую среду, где их поощряют к участию в жизни сообщества, Уитмана и за его пределами.

Сообщество Дома интересов (IHC) собирается каждое воскресное утро в одном из домов на бранч, а члены сообщества обедают вместе в своих отдельных домах в течение недели. В течение года все школы коллективно проводят общеобразовательные программы, такие как Прогрессивная вечеринка в течение недели открытия и Блочная вечеринка по интересам осенью.

Каждый из домов по интересам сосредоточен на определенном интересе. Это одиннадцать домов: Дом азиатских исследований, La Maison Française, La Casa Hispana, Дом окружающей среды, Tekisuijuku, Дом глобальной осведомленности, Дом писателей, Das Deutsche Haus, Кооператив общественных услуг, MECCA (Многонациональный центр для культурного просвещения) и Дом изящных искусств. Каждый дом — это ресурс кампуса по своей теме.

Чтобы оправдать это ожидание, жители несут ответственность за проведение еженедельных программ и основных ежемесячных программ, связанных с целью дома.Например, La Maison Française показывает французский фильм (конечно, с английскими субтитрами!) Каждую субботу вечером, чтобы популяризировать французскую культуру и французский язык. Большинство мероприятий открыто для всего кампуса Уитмена, хотя есть и некоторые мероприятия, проводимые внутри сообщества. Некоторые недавние популярные общекампусные программы, которые внедрили дома, включают Неделю Земли, Марди Гра, French Café, Hunger Banquet, Outhouse Unplugged и Китайский Новый год.

Чтобы узнать больше о каждом доме, воспользуйтесь ссылками в левом столбце.

Каково здесь жить?

В отличие от специальных этажей в других колледжах, проживание в доме интересов — это личный и напряженный опыт. Жильцы должны не только проявлять интерес к конкретному объекту своего дома, но и действовать в соответствии с этим интересом, помогая организовывать образовательные и социальные программы.

В Доме интересов вы можете продолжить обсуждение Сервантеса в классе за обедом с профессором испанского языка или научиться оригами с друзьями на перерывах между занятиями.Вы можете принять участие в дискуссии под руководством преподавателей по торговым отношениям между США и Китаем, провести утреннюю уборку мусора с Экологическим домом или приготовить французскую выпечку для воскресного бранча. Возможности безграничны, однако мотивация студентов и командная работа необходимы для успешного сообщества.
к началу

Языковые дома

В состав IHC входят четыре языковых класса: французский, немецкий, испанский и японский. В этих домах жители говорят на соответствующем языке от каждого вечера за ужином до полных 4 дней в неделю, в зависимости от дома.

Носитель языка живет в каждом из языковых домов, чтобы помочь жителям улучшить свои языковые навыки и узнать о культуре и обычаях своей страны. Носители языка нанимаются Департаментом иностранных языков и литературы, и они помогают с языковыми уроками, а также посещают уитмены.

Разговор на родном языке дома дает учащимся возможность улучшить свои навыки вне класса. Многие студенты живут в домах, прежде чем участвовать в программах обучения за границей, чтобы отточить свои иностранные языковые навыки.

Помимо разговорного языка, жители могут проводить обзорные сессии для языковых классов, делать презентации в классах и организовывать столы для разговоров в столовых. Профессора также проводят занятия в домах и часто присутствуют на домашних обедах.
к началу

История IHC

Начавшаяся в 1970-х годах программа Whitman’s Interest House была первой программой такого рода на тихоокеанском северо-западе. Многие дома были основаны студенческими коллективами, тогда как другие изначально создавались академическими отделами.

По мере того, как колледж приобретал новые общежития и строил новые дома, сообщество превратилось в то, что есть сегодня: сообщество из двух кварталов на юго-восточной окраине кампуса, состоящее из 11 домов по интересам, 80 жителей, 11 помощников резидентов, 4 носителей языка и резидентов. Директор, проживающий в отдельном доме в центре города. Сегодня более 18 процентов всех студентов в какой-то момент своей карьеры Уитмена проживают в домах по интересам.
к началу

Часто задаваемые вопросы

Q: Сколько стоит проживание в доме по интересам?
A: С жителей Interest House взимается такая же плата, как со студентов, проживающих в двухместном номере в другом месте на территории кампуса, независимо от того, проживают они в одноместном, двухместном или трехместном номере.

В: А что насчет еды?
A: Жильцы Most Interest House должны участвовать в программе питания. Bon Appétit доставляет ужин в дома четыре раза в неделю, чтобы жители могли насладиться ужином в семейном стиле. В течение оставшейся части приема пищи жители IHC могут посещать любой другой ресторан на территории кампуса. Единственным исключением является Дом общественного обслуживания (кооператив): жители там готовят еду вместе и не обязаны составлять план питания.

Q: Есть ли в домах интернет?
A: Да, в каждом доме для престарелых есть беспроводной доступ в Интернет.Если у вас нет беспроводного модема или возникают проблемы с установкой соединения, обратитесь за помощью в службу технической поддержки .
к началу

Обязанности резидентов

Жизнь в доме по интересам — это отличный опыт, но он также несет с собой некоторые обязанности, присущие только IHC. Во-первых, ожидается, что жители помогут с программированием; это может включать в себя все, что угодно, от разработки рекламы до открытия стенда на Block Party.Поскольку большая часть нашего планирования деятельности происходит во время домашних собраний, важно, чтобы жители присутствовали на собраниях и активно участвовали в них. Наконец, жители IHC несут ответственность за уборку в своих домах, поэтому в большинстве домов каждому жителю будет поручать домашнюю работу каждую неделю.
к началу

Как принять участие (даже если вы здесь не живете)

Для студентов, которые здесь не живут, есть много отличных способов принять участие! Самый простой способ — следить за рекламой, информирующей вас о деятельности, происходящей в IHC — и вперед! Вы также можете принять участие, отправившись на переработку в Outhouse в любое воскресное утро, посетив один из столов для языковых дискуссий, которые мы устраиваем в обеденных залах, или присоединившись к нам за ужином.Нам нравится быть полезными, поэтому, если вы когда-нибудь захотите прийти к нам на ужин, или если у вас возникнут вопросы, связанные с темой нашего дома или IHC в целом, не стесняйтесь позвонить нам! (Как я могу более активно участвовать в общественной работе в Уолла-Уолла? Где я могу переработать зеленое стекло? Как можно спрягать сослагательное наклонение во французском? Когда снова наступит вечеринка блоков?) хотя бы укажет вам правильное направление.
к началу

Как подать заявку

Значит, вы хотите жить в доме по интересам? Вот что вам нужно знать:

Все второкурсники, юниоры и пенсионеры имеют право подать заявку на проживание в домах по интересам.У вас должен быть интерес к тематике домов, в которые вы подаете заявление, а для языковых домов вам необходимо иметь некоторое знание языка. Кроме того, вы должны быть готовы помочь с планированием и презентацией программ. Все жители Interest House посещают еженедельные домашние собрания и вместе обедают в индивидуальных домах четыре раза в неделю.

Если вы соответствуете всем этим требованиям, вам следует подумать о подаче заявления. Вы можете подать заявление в один или несколько домов. Если вы подадите заявку в несколько, вам будет предложено оценить ваш выбор.Вот шаги:

• Получите и заполните заявление для каждого дома, на который вы подаете заявление (доступно в офисе Residence Life and Housing, Mem 130). Подайте заполненное (ые) заявление (я) в офис Residence Life and Housing в срок, указанный в заявлении.
• Запишитесь на ужин в доме (ах), куда вы подаете заявление, и примите участие в нем. Для вас это отличный шанс увидеть, как устроена домашняя жизнь, и задать вопросы нынешним жильцам.
• Зарегистрируйтесь и примите участие в собеседовании с RA каждого дома, в который вы подаете заявление. Интервью обычно довольно случайны; это хорошая возможность для РА оценить ваш интерес к дому, а также задать вам конкретные вопросы о домашней жизни.
• Для домов, которым это необходимо, запишитесь на собеседование с консультантом факультета и пройдите его.

Примечание: если вы подаете заявление более чем в один дом, вам не будет предложено место более чем в одном доме.Если вас примут в сообщество, сотрудники IHC решат, в каком доме вы будете жить, исходя из ваших предпочтений, указанных в вашем заявлении, и доступного места. Это сделано для того, чтобы мы могли разместить как можно больше жителей без пустых мест.

Индивидуальные модели движения глаз, связанные с лицом и домом, отчетливо активируют FFA и PPA

Субъекты

В эксперименте 1 участвовал 21 субъект (11 из них женщины). Их средний возраст — 24 года.6 (SD = 2,4) лет. В эксперимент 2 были включены 18 человек (7 из них женщины) со средним возрастом 27,2 (SD = 5,0) года. В эксперимент 3 было включено 19 человек (7 женщин) со средним возрастом 26,6 (SD = 4,1) года. Данные от одного пациента были исключены из-за чрезмерных движений головы во время сканирования (> 3 мм). Данные еще двух субъектов были исключены из дальнейшего анализа из-за плохой записи данных отслеживания взгляда на сканере, в результате чего остались 16 участников (6 женщин) со средним возрастом 27,2 года (SD = 4.1). Для одного из оставшихся 16 участников данные из одного цикла были исключены из-за чрезмерных движений головы во время сканирования этого цикла (> 3 мм). Все субъекты сообщили о нормальном зрении или зрении с поправкой на нормальное.

Все эксперименты следовали принципам Хельсинкской декларации. Информированное письменное согласие было получено до экспериментов в соответствии с протоколами, утвержденными местным этическим комитетом медицинского факультета Университета Отто фон Герике в Магдебурге. Субъекты в экспериментах 1 и 2 получили 18 евро, а участники эксперимента 3 получили 40 евро в качестве компенсации.

Дизайн и процедура

В экспериментах 1 и 2 мы записали образцы взглядов двух наивных субъектов, когда они свободно смотрели на 42 уникальных изображения лиц и домов в градациях серого (угол обзора 10 × 10), которые были представлены для 3000 человек. длительность мс (дополнительная таблица 1). Эти субъекты не участвовали в основном исследовании. Их образы взглядов использовались только в качестве стимулов в основном эксперименте. Изображения были представлены по центру на светло-сером фоне. Положение глаз регистрировалось с помощью айтрекера EyeLink 1000 (SR-Research, Канада) с временным разрешением 1000 Гц.После удаления моргания глаз с помощью модуля cili на Python (https://github.com/beOn/cili) были выявлены фиксации длительностью более 200 мс. Фиксация определялась как интервал, в котором скорость движений глаз не превышала 30 ° угла зрения в секунду, поскольку для идентификации саккады предлагалось 30 ° –40 ° в секунду. ³⁶ .

Каждый участник основного эксперимента прошел тренировку, чтобы ознакомиться с заданием. Во время тренировки испытуемых просили следить взглядом за точкой на экране.Эта точка начиналась в центральной позиции фиксации и следовала реконструированной последовательности фиксации свободно наблюдающих субъектов. Для каждой категории (лица и дома) 56 из 84 записанных моделей фиксации были случайным образом выбраны и представлены во время обучения. В качестве дополнительного условия контроля шаблоны фиксации лица были перевернуты по вертикали вдоль горизонтальной оси, тем самым служа условием псевдоинвертированного лица. В 50% испытаний с равной вероятностью во всех трех условиях маленькая серая точка с центром внутри черной части точки фиксации служила целью.Испытуемых проинструктировали всегда направлять взгляд на точку фиксации и реагировать, нажимая левую кнопку мыши в конце каждого испытания всякий раз, когда они воспринимают цель, и правую кнопку, когда они не обнаруживают цель. Из-за небольшого размера и изменения яркости для обнаружения цели потребовалась фиксация точки. Чтобы субъекты не прерывали задачу последовательности фиксации после потенциального обнаружения цели на ранней стадии испытания, цель была представлена ​​в последней позиции фиксации каждого испытания, которая превышала продолжительность фиксации 300 мс (см.рис.1б).

Для эксперимента 2 шаблоны фиксации были изменены таким образом, что среднее значение и стандартное отклонение координат x и y шаблонов просмотра дома были согласованы со значениями состояния лица, тем самым создавая равномерный разброс схем фиксации по категориям. Во-первых, для фиксации лица и дома среднее ( M _f , M _h ) и стандартное отклонение (SD _f , SD _h ) Получены евклидовы расстояния между фиксациями и центром экрана. \ prime} \ right) = \ left ({x_ {hi}, y_ {hi}} \ right) \ ast {\ mathrm {SD}} _ f + M_f, $$

(2)

, где x _hi , y _hi указывают координаты x , y фиксации дома i th до преобразования, и x _{′, y hi ′ указывают координаты x , y фиксации i -го дома после преобразования.Эта процедура проводилась отдельно для каждого из двух испытуемых. Кроме того, мы заменили последовательности фиксации перевернутого лица в Эксперименте 1 последовательностями фиксации, записанными, когда новые испытуемые смотрели на настоящие перевернутые лица (дополнительная таблица 1). Кроме того, мы немного увеличили временное разрешение паттернов фиксации, снизив минимальную продолжительность фиксации до 150 мс, чтобы последовательности взгляда больше походили на реальные движения глаз.}

В сеансе сканирования экспериментальный план и задача были аналогичны учебному сеансу.Были представлены те же схемы фиксации, что и на тренинге. Мы увеличили яркость целевой точки по сравнению с тренировкой, чтобы компенсировать отягощение при выполнении психофизических задач в сканере и не расстраивать испытуемых. Вероятность появления цели снижена до 25%. Представление 168 паттернов фиксации было сбалансировано для достижения равного количества представлений для каждой категории паттернов взгляда. Образцы взгляда каждой категории были представлены 56 раз в течение эксперимента.Условия были соответственно сбалансированы, и последовательности представлений были индивидуально рандомизированы. Средний интервал между стимулами составлял 6,2 с. Продолжительность эксперимента 26 мин.

За основным экспериментом последовал стандартный локализатор для FFA и PPA. Были представлены те же серые изображения домов и лиц, которые мы использовали для получения последовательностей фиксации. Лица были показаны как вертикальными, так и перевернутыми. Испытуемым было предложено пассивно смотреть на изображения, сохраняя центральную фиксацию.Лица, перевернутые лица и дома были представлены по семь блоков каждый. Каждый блок длился 15 с. Изображения мигали в течение 200 мс, чтобы препятствовать движению глаз, после чего отображался пустой экран в течение 800 мс. За каждым блоком следовала 12-секундная базовая линия, в которой объект не был представлен. Прогон локализатора начался с базового уровня фиксации 12 с.

В эксперименте 3 мы записали образцы взглядов всех субъектов, когда они смотрели на лица и дома в задании N-back (рис. 5а), которое выполнялось за 1 неделю до сканирования с помощью фМРТ.В этой задаче каждое испытание начиналось с зеленой точки (0,2 ° угла обзора в диаметре) в одном из четырех углов (15 ° от центра экрана) черного экрана. Продолжительность этой зеленой точки была случайным образом выбрана из нормального распределения (среднее значение = 2 с, стандартное отклонение = 0,1 с). Чтобы заставить участников зафиксировать точки, в 20% испытаний маленькая черная точка (диаметром 0,05 °) была представлена ​​вместе с зеленой точкой в ​​течение 0,1 с, причем черная точка располагалась в центре зеленой точки. . Испытуемых просили обнаружить черную точку, нажав кнопку «y» на клавиатуре указательным пальцем левой руки.Глядя на периферические точки, мы могли зафиксировать первую фиксацию на последующих фотографиях лица или дома, не смещая это положение фиксации из-за центральной фиксации. После исчезновения зеленой точки изображение дома или лица появлялось в центре экрана и оставалось на экране в течение 1,5 с. Высота изображения была зафиксирована на уровне 18 ° угла обзора, чтобы гарантировать, что расстояние от глаз до рта на изображении лица составляло 6 °. Это примерно размер лица в разговорной ситуации ³⁷ .Все испытуемые прошли через 14 блоков, причем в каждом блоке неоднократно появлялся набор изображений из семи домов и семи лиц (одно изображение на испытание). От них требовалось запоминать изображения в первом блоке и определять, было ли новое изображение представлено в следующих 13 блоках (один или два встречались для каждого блока), путем нажатия кнопки «m» на клавиатуре с помощью указательного пальца правой руки.

Для данных о движении глаз сначала было удалено моргание. Испытания без каких-либо достоверных событий фиксации и испытания с фиксацией, локализованной за пределами области изображения, также были исключены.В каждом из оставшихся испытаний события фиксации затем повторно дискретизировались во временном окне 0–0,6 с после появления изображения. В течение этого временного окна 0,6 с фиксация была идентифицирована как событие взгляда, если ее продолжительность была больше или равна 0,1 с, в то время как фиксация идентифицировалась как событие отсутствия взгляда, если ее продолжительность была короче 0,1 с. Это событие без пристального взгляда было представлено пустым экраном в сеансе сканирования, имитирующим перерыв между фиксациями, чтобы сделать движение взгляда более естественным. После этого испытания с менее чем двумя взглядами были исключены.Остальные испытания были использованы в сеансе сканирования. Координаты взгляда были пропорционально преобразованы в соответствии с разрешением экрана в сканере, так что размеры были согласованы для лабораторного сеанса и сеанса сканера.

В сеансе сканирования каждому участнику было предложено следить за точками, представляющими его / ее собственные шаблоны взгляда, а также точками, представляющими шаблоны взглядов другого наблюдателя в независимых испытаниях, отображая четыре экспериментальных условия: Лицо самого себя, Собственный дом, Другое лицо. , и Другой дом.Все стимулы подавались через ЖК-проектор на задний экран, расположенный за головой испытуемых. Участник смотрел на экран (разрешение экрана: 1280 × 1024) через наклонное зеркало, установленное на катушке на голове установки МРТ. Каждое испытание начиналось с красной точки на черном экране, которая оставалась в центре экрана в течение 3,8–5,5 с. В течение этого временного интервала черная точка (диаметром 0,05 °) появлялась в случайный момент времени и длилась 0,1 с. Эта черная точка была в центре красной точки и встречалась в 10% всех испытаний.В качестве проверки фиксации участникам было предложено обнаружить черную точку, нажав кнопку указательным пальцем левой руки. После пустого экрана в течение 0,2 с на экране отображалась дорожка взгляда, которая была представлена ​​последовательностью зеленых точек. Согласно нашему плану эксперимента, след взгляда в каждом испытании длился 0,6 с, в течение которых последовательно отображались 2–5 зеленых точек фиксации (диаметром 0,2 °). Для события взгляда на экране была представлена ​​зеленая точка фиксации. Для события без пристального взгляда был представлен пустой экран.Продолжительность события взгляда и события отсутствия взгляда была такой же, как длительность в сеансе записи взгляда. Координаты взглядов (то есть зеленые точки) были пропорциональны координатам в сеансе записи взгляда, так что следы взгляда были представлены с одинаковыми углами обзора. В 10% испытаний черная точка (диаметром 0,05 °) появлялась в центре одной зеленой точки и сохранялась еще 0,1 с. Участников попросили обнаружить черную точку, нажав кнопку указательным пальцем левой руки.Событие с черной точкой произошло с равной вероятностью для четырех экспериментальных условий (Лицо самого себя, Свой дом, Другое лицо, Другой дом). После смещения дорожки взгляда был представлен пустой экран продолжительностью 0,5 с, чтобы отделить дорожку взгляда от красной центральной точки в следующем испытании (рис. 5c). Было проведено 14 запусков сканирования, по 28 испытаний (по семь испытаний для каждого условия) в каждом запуске. Испытания из разных условий были смешаны и представлены в случайном порядке. Чтобы идентифицировать FFA и PPA, участники выполнили 4 прогона сканирования задачи визуального локализатора ³⁸ , в ходе которых были представлены изображения различных категорий объектов (лица, дома, объекты, человеческие тела без головы, сцены на открытом воздухе и скремблированные изображения) ³⁹ .

После сканирования фМРТ участников спросили, могут ли они распознать узор движущихся точек во время основного эксперимента. Ни один из них не сообщил о распознавании движущихся точек или связи между двумя сеансами. Чтобы дополнительно проверить распознавание следов взгляда, мы провели дополнительный эксперимент за пределами сканера, который имел тот же дизайн, что и эксперимент со сканером, за исключением того, что испытуемым сказали, что точки представляют следы взгляда, и попросили сделать 2 — альтернативная реакция принудительного выбора в каждом испытании для определения того, представляют ли движущиеся точки их собственный след взгляда или след взгляда другого человека.В этом последующем эксперименте участвовали только восемь субъектов, потому что другие субъекты либо переехали, либо потеряли с нами связь.

MR-параметры

В экспериментах 1 и 2 MR-данные были получены на MR-сканере 3T Siemens Trio, оборудованном 8-канальной головной катушкой. Для анатомической регистрации перед функциональной визуализацией было записано T1-взвешенное изображение (192 сагиттальных среза, 256 × 256 изотропных вокселей 1 мм, TR = 2500 мс, TE = 4,77, FA = 7 °). Та же последовательность эхо-планарных изображений использовалась для основного эксперимента, а также для локализатора (34 поперечных среза, 3.5-миллиметровые изотропные воксели, размер матрицы = 64 вокселя, TR = 2000 мс, TE = 30 мс, угол поворота = 80 °, получение чередующихся срезов). В ходе основного эксперимента было записано 780 томов, а локализатора хватило на 330 томов.

В эксперименте 3 MR-данные были получены на MR-сканере Philips Achieva dStream мощностью 3 Тл, оборудованном 32-канальной головной катушкой. Для анатомической регистрации перед функциональной визуализацией было записано взвешенное по T1 изображение (192 сагиттальных среза, 256 × 256 изотропных вокселей 1 мм, TR = 2300 мс, TE = 4.65 мс, FA = 8 °). Та же самая последовательность эхо-планарного изображения использовалась для основного эксперимента, а также для локализатора (35 поперечных срезов, изотропные воксели 3 мм, размер матрицы = 80 вокселей, TR = 2000 мс, TE = 30 мс, угол поворота = 90 °. , получение среза по возрастанию). В ходе основного эксперимента было записано 14 прогонов по 97 томов, локализатора хватило на 4 прогона по 156 томов.

Оценка набора данных слежения за глазами

Для оценки способности испытуемых выполнять задачу в экспериментах 1 и 2 оценивалось соответствие между фактическими данными движения глаз во время тренировки и курсом точки фиксации. .После удаления моргания, набор данных был разделен на испытания, начиная с 200 до 3700 мс после начала последовательности фиксации. Для каждого субъекта мы применили метод взаимной корреляции, который максимизировал корреляцию между данными движения глаз и фактическим положением точки фиксации за счет временного сдвига. В пределах окна 400 мс после начала стимула задержка, которая максимизирует корреляцию между положением точки фиксации и данными движения глаз, определялась в каждом испытании отдельно для осей x — и y .В качестве общей оценки мы вычислили корреляцию Спирмена между моделью, которая была сдвинута на среднюю задержку максимальной корреляции, и данными движения глаз по всему набору данных (рис. 1c). Та же самая взаимная корреляция была проведена в эксперименте 3, за исключением того, что набор данных был разделен в испытаниях, начиная с начала центральной фиксации и смещения шаблона фиксации (движущаяся точка).

Различия во взглядах между категориями оценивались с помощью многомерного классификационного анализа.В качестве признаков использовались координаты X и y в интервале от 200 мс до 3700 мс после начала стимула каждого испытания. Отсутствующие данные из-за моргания глаз были заменены интерполяцией сплайном 1 ° (линейной). Испытания обоих субъектов были объединены. Образцы каждого условия были равномерно распределены по шести порциям. Соответственно, набор данных был структурирован следующим образом: экземпляры (2 субъекта × 6 фрагментов × 3 класса × 7 образцов) × характеристики (3500 x -координаты + 3500 y -координаты).Перед классификацией каждый объект был разбит по z-шкале. На основе этого набора данных мы вычислили перекрестную проверяемую классификацию с исключениями по одному с использованием машинного классификатора опорных векторов. Чтобы предотвратить переоснащение модели классификации, мы сократили количество признаков с помощью выбора признаков, включая только те признаки, которые имеют наивысшие значения F на 10% между классами в наборе обучающих данных. Сообщается средняя точность (процент правильного присвоения выборок тестового набора данных соответствующему классу) на всех этапах перекрестной проверки.Аналогичный многомерный классификационный анализ был проведен по координатам x и y в интервале следов взгляда в эксперименте 3. Учитывая, что образцы взгляда в эксперименте 3 были представлены индивидуально, этот анализ классификации проводился для каждого отдельного субъекта, и сообщалось о средней точности декодирования с помощью SE по всем предметам.

В эксперименте 3 вариация мест первой фиксации, когда испытуемые смотрели на лица (т.(e., местоположение первой точки в состоянии собственного лица в сеансе сканирования) также было рассчитано, поскольку предыдущие исследования документально подтвердили уникальные и стабильные индивидуальные первые места фиксации для лиц ^22,23,24 . Здесь вариация была получена путем усреднения евклидовых расстояний между первыми точками фиксации во всех испытаниях для каждого испытуемого. Более короткое среднее евклидово расстояние указывает на более постоянное место первой фиксации при просмотре лица. Был проведен корреляционный анализ между этой вариацией и чувствительностью при различении лица и лица.самообслуживания в FFA, чтобы выяснить, была ли дискриминация в FFA связана с тем, как наблюдатель исследовал лица.

Локализатор

Чтобы идентифицировать области FFA и PPA-ROI, отдельные мозги были замаскированы с использованием областей височной веретенообразной коры, заднего отдела и областей височно-затылочной веретенообразной коры Гарвард-Оксфордского структурного атласа коры головного мозга. Все воксели внутри этой области были рассмотрены в ROI-анализе.

В экспериментах 1 и 2 воксели были помечены как чувствительные к лицу, если они достигли положительных значений z в контрасте локализатора «Face> House», и чувствительные к дому, если они достигли отрицательных значений z (рис.2а, б). SPL и FEF были идентифицированы на основе активации, вызванной движениями глаз в основных экспериментах. SPL был определен как воксели с положительными баллами t (т. Е. Порог t > 0) для контраста «Лицо + Дом + перевернутое лицо» внутри верхней теменной доли (определено Гарвард-Оксфордским исследованием кортикальной структуры мозга). Атлас). FEF был определен таким же контрастом кубоидов между координатами MNI x + −52, y 0, z 68 и x + −18, y −18, z 44 в области соединения предцентральной и верхней лобных борозд ⁴⁰ .Эти области окружают FEF с двух сторон, согласно метаанализу (381 исследование) на http://neurosynth.org с названием функции «глаз» ²⁵ .

В эксперименте 3 воксели были помечены как FFA в контрасте локализатора «Лицо> все другие изображения (дома, сцены, тела, объекты, зашифрованные изображения)» с порогом z > 1,64 и помечены как PPA в контраст локализатора «Дом + сцена> все остальные изображения (лица, тела, объекты, зашифрованные изображения)» с порогом z > 1.64 (22; рис. 2в). SPL и FEF были определены в тех же областях, что и эксперименты 1 и 2, на основе активированных вокселей в контрасте «Самолицо + Собственный дом + Другое-лицо + Другой-дом» при пороге z > 1,64 .

Во всех трех экспериментах области раннего зрения (V1 – V4) были определены с помощью карт вероятности в Гистологическом атласе Юлиха ²⁷ . Чтобы избежать перекрытия между этими областями, вокселы на этих картах были определены пороговыми значениями на основе значения вероятности таким образом, что только вокселы с высокой вероятностью были включены для дальнейшего анализа ROI (рис.2г). В частности, для вокселей в V1 и V2 был установлен порог 90%, то есть воксели с вероятностью ниже 90% -ного процентиля были исключены; а вокселы в V3 и V4 были установлены на 80%. Во всех трех экспериментах значение каждого вокселя во всех областях интереса было сброшено до 1, так что разные шаблоны результатов в разных областях интереса не могли быть сведены к разным начальным значениям вокселей. Все вышеупомянутые ROI были двусторонними.

Одномерный анализ

Для одномерного анализа мы использовали FEAT (FMRI Expert Analysis Tool) версии 5.98, часть FSL (Библиотека программного обеспечения FMRIB, www.fmrib.ox.ac.uk/fsl). Временные ряды были статистически проанализированы с использованием FILM с локальной коррекцией автокорреляции ⁴¹ . Предварительная обработка включала коррекцию движения с использованием MCFLIRT ⁴² , извлечение мозга с использованием BET ⁴³ , пространственное сглаживание с использованием гауссова ядра с FWHM 5 мм, среднюю нормализацию интенсивности всего набора данных 4D с помощью одного мультипликативного коэффициента и фильтр верхних частот. временная фильтрация (аппроксимация методом наименьших квадратов по Гауссу, с сигмой = 50 с).Для совместной регистрации структурного изображения T1 с высоким разрешением и функциональных изображений было применено линейное преобразование с шестью степенями свободы, допускающее перемещение и вращение (FLIRT ⁴⁴ ). Линейное преобразование 12 df из структурного пространства высокого разрешения в стандартное пространство MNI было затем дополнительно уточнено с использованием нелинейной регистрации FNIRT ( ^45,46 ).

Общая линейная модель

В экспериментах 1 и 2 были определены три регрессора для условий «Лицо», «Перевернутое лицо» и «Дом» по появлению стимулов с индивидуальной длиной продолжительности последовательности саккад, свернутой канонической двойная гамма HRF.Чтобы справиться с активностью, вызванной нажатиями кнопок ответа, в модель были добавлены отдельные регрессоры для «совпадений», «ложных срабатываний», «правильных отклонений» и «промахов». Первая производная каждого регрессора была введена как регрессор, не представляющий интереса, чтобы уменьшить дисперсию ошибок из-за межвоксельных различий временной динамики HRF. Чтобы уменьшить влияние движения головы на изменение сигнала, мы добавили в GLM 6 параметров коррекции движения. Стимуляция локализатора моделировалась блочно.Стандартизированные оценки параметров были извлечены с помощью FeatQuery. Различия в оценках параметров проверяли с помощью дисперсионного анализа с использованием внутри предметных факторов ROI (FFA, PPA, FEF, SPL) и паттерна фиксации (лицо, перевернутое лицо, дом).

Построение GLM в Эксперименте 3 было аналогично построению в Экспериментах 1 и 2. Четыре регрессора были определены для условий «Самостоятельное лицо», «Собственный дом», «Другое лицо» и «Другой дом». по началам следа взгляда с длиной длительности последовательности следа взгляда (0.6 с). Различия в оценках параметров были проверены с помощью дисперсионного анализа с использованием внутрисубъектных факторов ROI (FFA, PPA, FEF, SPL) и паттерна фиксации (собственное лицо, собственное лицо, другое лицо, другое лицо) и ANOVA с в рамках предметных факторов ROI (V1, V2, V3, V4) и паттерна фиксации (Self-face, Self-house, Other-face, Other-house).

Многомерный анализ паттернов

Для обнаружения различий пространственно-временных паттернов сигналов, вызванных паттернами взгляда, зависящими от класса, мы выполнили многомерную классификацию паттернов.Анализ был реализован с использованием набора инструментов Multivariate Pattern Analysis в Python (PyMVPA ⁴⁷ ). Данные по каждому предмету и ROI анализировались отдельно. Данные фМРТ были скорректированы по движению и сглажены с помощью гауссовского ядра с полушириной 4 мм с использованием пакета Nilearn Python для уменьшения шума при минимальном влиянии на мелкомасштабные шаблоны сигналов ⁴⁸ .

В экспериментах 1 и 2 каждое событие структуры взгляда было представлено выборками данных, полученными в интервале 2–10 с (4 объема) после начала события, чтобы учесть временную динамику ЖИВОГО сигнала.Выборки данных в каждой области интереса были разделены на две половины. Выборка данных в каждой половине была оценена по вокселю по Z-шкале для всех событий, и каждая выборка данных, связанных с событием, в каждой половине затем оценивалась в одну оценку β с помощью модели HRF. Соответственно, набор данных был структурирован как: экземпляры (3 класса × 2 половины × 28 баллов β) × характеристики (количество вокселей в пределах области интереса). Та же процедура была проведена в эксперименте 3, за исключением того, что длительность выборки следов взгляда была уменьшена до ~ 600 мс в эксперименте 3, чтобы сосредоточиться на начальных фиксациях, которые жизненно важны для распознавания лиц.Чтобы приспособить соответствующий ЖИРНЫЙ сигнал к этому короткому интервалу, семь выборок данных каждого события в каждом прогоне были оценены в одну оценку β с помощью модели HRF, отображая структуру набора данных как: экземпляры (4 класса × 14 прогонов × 1 β оценка) × характеристики (количество вокселей в пределах области интереса). Для всех трех экспериментов мы рассчитали перекрестно проверенную классификацию, используя машину линейных опорных векторов в качестве классификатора, с уравновешенным порядком двух половин, используемых в качестве обучающего и тестового набора данных.Здесь мы использовали половинное разбиение вместо того, чтобы оставить один-исчерпывающий для перекрестной проверки, чтобы избежать того, что набор тестовых данных меньше, чем набор обучающих данных, и для поддержания сопоставимой временной корреляции данных как в наборе обучающих данных, так и в наборе тестовых данных. ⁴⁹ .

Сообщается средняя точность (процент правильного присвоения выборок тестового набора данных соответствующему классу) на всех этапах перекрестной проверки. Расшифровка проводилась отдельно для парных классификаций.В экспериментах 1 и 2 парные классификации были следующими: лицо против дома, лицо против перевернутого лица и дом против перевернутого лица. В эксперименте 3 попарная классификация была следующей: Лицо себя против своего дома, Другое лицо против другого дома, Самостоятельное лицо против Иного лица и Самостоятельное лицо по сравнению с другим домом. На индивидуальном уровне случайное распределение точности декодирования было получено отдельно для каждой из четырех парных классификаций путем выполнения 100 перестановочных классификаций с помощью метода Монте-Карло ⁵⁰ .Для каждого участника случайным образом выбиралась одна точность из набора точности, полученного с помощью переставленной модели, и эти индивидуальные случайные точности были усреднены в групповую случайную точность. Эта процедура была повторена 10 ⁵ раз с заменой индивидуальной точности, что привело к распределению 10 ⁵ переставленных групповых погрешностей. Тестирование значимости проводилось путем вычисления вероятности точности декодирования без перестановок среднего среди участников в распределении точности переставленных групп (одностороннее).Множественные тесты для разных парных классификаций в каждой области инвестиций были скорректированы с помощью метода Бонферрони.

Чувствительность в терминах площади под кривой ROC (AUC) и смещение решения ⁵¹ ROI при различении траекторий взгляда (Лицо против Дома в Экспериментах 1 и 2, Лицо в сравнении с Самостоятельно в эксперименте 3) также рассчитывались. AUC вычислялась по формуле AUC = Φ ((Φ ⁻¹ ( H ) -Φ ⁻¹ ( F )) / √2), где H обозначает частоту совпадений, а F указывает частоту ложных тревог.Смещение решения вычислялось по формуле C = — (Φ ⁻¹ ( H ) + Φ ⁻¹ ( F )) / 2. Результаты показаны на дополнительных рисунках. 2 и 3.

Краткое изложение отчета

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Резюме отчета по исследованию природы, связанном с этой статьей.

Программы жилищного строительства на одну семью | Развитие сельских районов

Хорошо построенное и доступное по цене жилье имеет важное значение для жизнеспособности общин в сельских районах Америки.Жилищные программы дают семьям и отдельным лицам возможность покупать, строить, ремонтировать или владеть безопасными и доступными по цене домами, расположенными в сельской местности Америки. Право на получение этих ссуд, гарантий по ссудам и грантов зависит от дохода и варьируется в зависимости от среднего медианного дохода для каждой области.

Вы хотите купить или построить, отремонтировать или перефинансировать свой сельский дом? Ознакомьтесь с разделом «Возможности получения жилищного кредита на одну семью», чтобы начать работу, также на испанском языке.

Программы домовладения

** УВЕДОМЛЕНИЕ ** Министерство сельского хозяйства США, Сельское развитие (RD) недавно получило сообщения о том, что домовладельцы получали письма с предложениями специальной помощи в рамках Программы модернизации доступного жилья (HAMP) и пробных программ обеспечения доступности жилья для просроченных ссуд.В письме содержится план оплаты и клиенту предлагается заполнить форму для отправки по факсу или почте, содержащую личную информацию (номер социального страхования, подпись). Не отвечайте на этот запрос, это незаконный запрос. Если вы получили подозрительный звонок или письмо относительно жилищного кредита RD, не следуйте инструкциям и позвоните нам по телефону 1-800-414-1226, чтобы поговорить с представителем. Если вы подозреваете, что стали жертвой мошенничества с личными данными, вам следует связаться с местными властями.

Информация о программе

Ссуды на домовладение с фиксированной ставкой под низкие проценты предоставляются квалифицированным лицам непосредственно Министерством сельского хозяйства США.Финансирование также предлагается по фиксированным ставкам и на условиях через ссуду от частного финансового учреждения и гарантировано Министерством сельского хозяйства США по развитию для квалифицированных лиц. Ни одна из этих программ жилищного кредитования не требует первоначального взноса.

USDA Rural Development также предлагает конкурентоспособные гранты государственным и частным некоммерческим жилищным организациям самопомощи и федерально признанным племенам, чтобы дать возможность трудолюбивым семьям построить свои собственные дома.

Сельские жилищные программы для одной семьи:

Ссуды и гранты на ремонт жилья для одной семьи предоставляют средства пожилым людям и домовладельцам с очень низким доходом для устранения угроз для здоровья и безопасности, выполнения необходимого ремонта, улучшения или модернизации дома, обеспечения доступности домов для людей с ограниченными возможностями или повышения энергоэффективности домов. поэтому эти семьи с очень низким доходом тратят меньше своих доходов на счета за коммунальные услуги.

Для получения дополнительной информации о программах односемейного жилья или для того, чтобы узнать, соответствуете ли вы требованиям, обратитесь в местное отделение Министерства сельского хозяйства США по развитию сельских районов .

Приглашенный обзор: Влияние группового содержания телят на поведение, познание, продуктивность и здоровье

Открытый архив в партнерстве с Американской ассоциацией молочных наук (ADSA)

открытый архив

Реферат

Стандартная практика в молочной промышленности — разделить теленка и самку сразу после рождения и выращивать телят в индивидуальных загонах в период кормления молоком.В природе и в обширных мясных системах молодой теленок живет в сложной социальной среде. Социальная изоляция в младенчестве была связана с негативными последствиями, включая ненормальное поведение и проблемы развития, у ряда видов. Здесь мы рассматриваем эмпирические работы по социальному развитию телят и последствиям социальной изоляции у телят и других видов; Эти данные указывают на то, что телята, выращенные изолированно, обладают недостаточными социальными навыками, трудностями в преодолении новых ситуаций, а также специфическими когнитивными нарушениями.Мы также рассматриваем практики, связанные с групповым содержанием молочных телят, и обсуждаем проблемы и предлагаемые решения, особенно связанные с перекрестным сосанием, конкуренцией, агрессией и болезнями. Рассмотренные исследования показывают, что социальное жилье улучшает потребление твердого корма и прибавку в весе телят до и после отлучения телят с молока на твердый корм. Данные о влиянии социального жилья на здоровье телят неоднозначны: некоторые исследования показывают повышенный риск заболевания, а другие исследования не показывают разницы или даже улучшения показателей здоровья телят в группах.Мы пришли к выводу, что существуют убедительные и последовательные доказательства вреда для поведения и развития, связанного с индивидуальным содержанием молочных телят, что социальное жилье улучшает потребление и прибавку в весе, и что риски для здоровья, связанные с группированием, могут быть снижены с помощью соответствующего управления.

Ключевые слова

социальная изоляция

индивидуальное жилье

ремонтных телок

новорожденных

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

Copyright © 2016 American Dairy Science Association.Опубликовано Elsevier Inc. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Решения для жилищного строительства

Ваш вызов

Для индивидуальных строителей дома, каменщиков, подрядчиков или архитекторов успешное строительство дома означает соответствие высоким стандартам:

• снижение затрат на отопление и охлаждение за счет оптимизации энергоэффективности и теплоизоляции
• максимизация скорости и эффективности строительного процесса
• минимизация отходов и затрат за счет оптимизации работы на строительных площадках
• строительство эстетичного дома, отвечающего ожиданиям домовладельца
• позволяя домовладельцам передавать свою собственность следующему поколению благодаря прочным и долговечным домам.

Наше предложение

Бетон отлично подходит для строительства безопасных и долговечных домов, поскольку это наиболее устойчивый материал к экстремальным климатическим условиям и пожару, не требующий дополнительных специальных химикатов. Мы предлагаем ряд строительных систем, в том числе:

• энергоэффективные решения для строительных элементов, таких как стены, крыши и полы, сочетающие цемент, заполнители и бетон с изоляцией. Наши материалы теплоизоляционные свойства сборных железобетонных блоков
• эстетические решения, которые сделают ваш дом уникальным с помощью красочного и декоративного бетона, песка и заполнителя как для внутренних, так и для внешних элементов.

Наши передовые продукты и услуги

• Плиточные перекрытия, уложенные всего за одну заливку, из нашего самонивеливающегося бетона
.
• Сборное литье с низким содержанием углерода, высокая прочность и производительность, сокращение воздействия на окружающую среду
• Снижение количества отходов и потерь времени благодаря нашим высококачественным готовым к применению строительным растворам
• Простота обращения и сокращение количества отходов с нашими решениями, доступными в небольших контейнерах, например, бетон в больших мешках и ведрах, цемент в мешках меньшего размера
• Комплексные услуги по строительным работам, где можно найти все необходимые материалы и решения.
• Более точное прогнозирование количества материалов, необходимых для вашего проекта, с нашей службой количественной оценки материалов
• Услуги по укладке и отделке: мы наносим бетон прямо на вашу строительную площадку через нашу сертифицированную сеть аппликаторов
.

Кооперативное жилье | Студенческая жизнь и жизнь в кампусе