拥挤效应的特征加工机制

拥挤效应指对外周视野内目标刺激的识别受到该刺激周围无关刺激干扰的现象。大部分研究者认为拥挤效应发生在特征加工水平, 是由刺激特征间的过度整合引起的, 并基于此提出多种理论假设, 包括特征整合、重心解释、强制平均以及相应的量化模型, 但这些模型还缺乏直接的支持性证据。未来的研究应该结合ERP技术, 采用多种刺激(如运动刺激等等), 考察时间和空间维度上的拥挤效应的产生机制。     

面孔识别中脑电成分N170的研究概述

N170是在面孔刺激呈现后的130-200ms记录到的并在160~170ms时达到峰值的一种脑电负成分。目前, 在N170的研究中存在争议性的问题有：N170反映面孔结构编码还是面孔特征编码; N170是否是面孔特异性成分; 以及N170是否受注意的影响等。这些争议也为N170后续研究指明了方向, 即探讨结构编码和特征编码在诱发N170成分上起着怎样的作用; 比较不同熟悉度的刺激材料所诱发的N170反应差异; 探讨N170成分与识别电位间的关系;采用多研究方法的结合从不同层面深入揭示N170的认知机制。     

数目和呈现方式对时距估计的影响

采用口头估计的方法,考察刺激的数目和呈现方式对时距估计的影响。以时距估计的平均值、准确性和变异性为指标,结果表明：（1）数目多少影响时距估计的平均值和准确性,数目少引起低估,数目多导致高估,数目多少与时距长度一致时,准确性高。（2）呈现方式影响时距估计的变异性,同时呈现时变异性最大;（3）数目和呈现方式的交互作用显著,固定频率和变化频率呈现时,数目影响时距估计。（4）随着时距的增加,时距估计的平均值由高估向低估,准确性由低向高发展。这表明时距和数目在心理表征上存在连接,数目和呈现方式在不同的时间范围内影响     

预测特征竞争范式下的特征推理方式

当面临归类不确定的情景时,人们的特征推理是基于类别进行,还是基于特征联结进行,一直是类别研究中的重要内容。本研究采用预测特征竞争范式对这一问题进行了探究。共两个实验：实验1采用预测特征竞争范式探讨推理前预先归类时,人们的推理方式是基于类别还是基于特征联结。实验2采用预测特征竞争范式探讨推理前不预先归类时,人们的推理是基于类别还是基于特征联结。实验结果表明,推理前预先归类时,被试倾向于基于类别进行推理。推理前不预先归类时,被试倾向于根据特征联结进行推理。     

浅谈影像诊断思维特征

人类的科学思维方式是一个多层次、多形态、多要素的系统。对每一种事物的认识过程都有特定的思维方式。疾病的诊断是一个主观反映客观的认识过程,反映客观的真实程度愈高,诊断的正确性愈高,而客观真实性的再现,在相当程度上取决于人的主观意识,人的主观意识又通过人的思维活动来实现。所以,人的思维在疾病的诊断中占有重要意义。而医学影像诊断思维又有其特点,即以形象思维为先导,以逻辑思维来归结,又有非逻辑思维闪现,如直觉、灵感、经验思维。只有各种思维形式有机的交叉运用,才能得出最接近真实的诊断结论。     

类别使用的特征诊断效应

运用预备实验评定过的鱼轮廓图,考察了类别判断和特征预测这两种类别使用方式下的特征诊断效应。被试是48名大学生,学习材料是两类鱼的类别成员,在测验阶段,实验1判断新项目类别标签,实验2预测新项目的缺失特征。结果表明,类别判断条件下,单个特征诊断力加强和诊断性特征数量增加都对类别判断有促进作用;特征预测条件下,只有单个特征诊断力加强可以促进特征预测,诊断性特征数量增加无助于特征预测     

"象言"与"道"韵——儒道两家诗性语言学思想及其现代意义

本文从语言哲学的角度研究儒道两家汉语言学思想的诗性特征及其对汉语言学发展的重要影响。认为不论道家还是儒家都强调汉语言以"象"为传意中介,"呈象"、"构象"是汉语言话语表达的核心机制,这充分显现了汉语的诗性特征。而汉字的象形又大都根植于自然的物象,就是这种人与自然的诗性关联既强化了"象"的隐喻述谓功能,同时也深化了汉语言的意蕴,使汉语言不仅仅是思想传达和交流的工具,同时也是艺术。     

数字加工与空间关系的研究进展

数学的产生和发展使数字和空间之问产生了紧密的联系,目前的实验已经表明了数字的大小与空间注意存在自动的联系。数字和空间的自动联系是由生物和文化因素共同作用的结果。通过总结数字和空间的脑成像研究,本文认为角回、顶内沟区域可能在数字和空间相互作用中发挥了重要的作用。     

归类不确定时样例代表性对特征归纳预测的影响研究

作者用以大学生被试的一个实验考察归类不确定情景下样例的代表典型性对特征归纳预测的可能影响。实验结果表明,预测特征相对于目标特征的综合条件概率影响特征归纳预测,而样例的代表典型性并不影响特征归纳预测,没有出现样例的代表典型性效应。预测特征综合条件概率策略能预测解释这种结果。     

归类不确定情景下特征推理的综合条件概率模型

用大学生被试,通过三个实验探讨在集中呈现类别成员样本信息的归类不确定情景下的特征推理。实验结果表明,单纯的归类确定性程度和靶类别靶特征的代表性并不直接影响被试的特征推理,而是预测特征相对于目标特征的综合条件概率直接影响被试的特征推理;特征推理不是基于类别中介的间接推理,而是基于特征关联综合条件概率的直接推理。实验结果支持作者提出的预测特征综合条件概率模型。