Википедия ходьба: Недопустимое название — Викисловарь

Спондилез может затрагивать все отделы позвоночника (шейный грудной поясничный),но наиболее распространенными является спондилез шейного и поясничного отделов позвоночника. Грудной спондилез часто не вызывает симптомов. При поясничный-крестцовом спондилезе происходит изменения не только в поясничном отделе позвоночнике, но также и в крестцовом отделе. Существует несколько медицинских терминов, которые по названию похожи на спондилез и поэтому их часто путают. Это такие термины как:

• спондилит: это воспаление одного или нескольких позвонков инфекционного(в том числе специфического генеза) или неинфекционного генеза (при таких воспалительных заболеваниях, как болезнь Бехтерева). Спондилит это совершенно другое заболевание, потому, что при спондилезе имеют место дегенеративные процессы, в то время как спондилит является воспалительным заболеванием
• спондилолиз: неполное развитие и формирование суставной части позвонка (pars interarticularis). Этот дефект предрасполагает к спондилолистезу из-за развития нестабильности двигательных сегментов
• спондилолистез: смещение вперед или назад тела позвонка по отношению к нижележащему позвонку. Например, передний спондилолистез L4 на L5 означает, что четвертый поясничного позвонок смещается вперед, по отношению к пятому позвонку. В результате меняется геометрия позвоночника.
• деформирующий спондилез: возникает вследствие роста остеофитов или костных мостиков вокруг деградирующего межпозвонкового диска (этот термин является практически синонимом термина спондилез).
• стеноз: сужение позвоночного канала. Это сужение позвоночного канала, которое ограничивает необходимое пространство для спинного мозга и нервов. Давление на спинной мозг и нервы из-за уменьшения спинномозгового канала может вызвать такие симптомы, как боль, онемение и покалывание.

Причины и факторы риска

Спондилез является возрастным изменением позвоночника. С возрастом кости и связки в позвоночнике изнашиваются, что приводит к образованию костные разрастаний. Кроме того, межпозвонковые диски дегенерируют, ослабевают, что может приводить к формированию протрузий или грыж дисков. Причиной раннего спондилеза могут быть тяжелые физические нагрузки профессионального характера. Спондилез встречается достаточно часто. Первые симптомы могут появиться в возрасте от 20 до 50 лет. Более чем у 80% людей старше 40 лет имеются рентгенологические признаки спондилеза. Скорость развития спондилеза зависит как от генетических факторов, так и наличия травм или избыточных нагрузок на позвоночник.

Симптомы

У многих людей, с наличием спондилеза на рентгенограмме, нет никаких симптомов. По статистике, поясничный спондилез, присутствует у 27% -37% людей без какой либо симптоматики.

У некоторых людей, спондилез является причиной болей в пояснице и шее из-за компрессии нервов. Компрессия нервов обусловлена грыжами дисков или остеофитами в фасеточных суставах, которые сужают пространство, где проходят нервы и возникает стеноз спинальный или фораминальный. Даже при небольших размерах грыж дисков, когда они не вызывают компрессию корешка, возможны местные воспалительные явления и ирритация нервных волокон. Кроме того, грыжи дисков могут оказывать давление на связки позвоночника и тем самым вызвать боль. При компрессии возникают условия для стимуляции роста сосудов и нервов, и это приводит к хроническому болевому синдрому. При болевом синдроме отдельные участки позвоночника пытаются компенсировать боль, и в результате возникают участки болезненности, мышечного спазма и появляются триггерные точки.

Симптомы спондилеза включают локализованную боль в области спондилеза, как правило, в пояснице или шее. Если грыжа межпозвоночного диска вызывает компрессию нерва, то боль может иррадиировать в конечности. Например, большие грыжи диска в поясничном отделе позвоночника могут приводить к компрессии нерва и вызывать боль, которая возникает в пояснице, а затем спускается вниз одну ногу и стопу. Такое состояние обычно называется пояснично-крестцовым радикулитом. Боль в спине из-за грыжи диска, как правило, усиливается при длительном стоянии, сидении, и наклоне вперед, и часто уменьшается при изменении положения тела и ходьбе. Боль в спине из-за артроза фасеточных суставов, как правило, усиливается при ходьбе и стоянии, и уменьшается при выпрямлении туловища. При компрессии нерва могут быть онемение и покалывание. При сильной компрессии нервов могут появиться мышечная слабость в конечности. Если грыжа диска оказывает давление на спинной мозг, это может привести к повреждению спинного мозга (миелопатии). Симптомы миелопатии включают онемение, покалывание и мышечную слабость. Например, большая грыжа межпозвоночного диска в шейном отделе позвоночника может привести к шейной миелопатии, в результате чего появляются такие симптомы, как онемение, покалывание, слабость в руках и, возможно, в ногах. Как правило, пациенты со спондилезом уже контактировали с врачами, так как рентгенография КТ или МРТ хорошо визуализируют характерные для этого заболевания изменения в позвоночнике. Поводом же для обязательного визита к врачу являются следующие причины:

• Отсутствие эффекта от назначенного лечения
• Наличие признаков острой дисфункции нерва (например, слабость в одной или нескольких конечностей)
• Нарушения функции мочевого пузыря или кишечника, на фоне острой боли в пояснице или шее, указывают на серьезные нарушения функций нервов и требуют госпитализации
• Онемение в паховой области, или в седалищной зоне может указывать на серьезные дисфункции нервных структур и также требует незамедлительной госпитализации.

Диагностика

Диагностика спондилеза производится с помощью радиологических методов, таких как обзорная рентгенография, МРТ или КТ. Рентгенография позволяет визуализировать остеофиты, утолщение суставов и уменьшение расстояния между позвонками. КТ позвоночника в состоянии визуализировать позвоночник более детально и позволяет диагностировать сужение позвоночного канала (стеноз) при его наличии. МРТ исследование является наиболее информативным и позволяет визуализировать мягкие ткани (диски, связки,нервы) и диагностировать наличие компрессии нервных структур, что нередко позволяет выяснить истинную причину болей при спондилезе.
При подозрении на повреждение нервов может быть назначена ЭНМГ, которая позволит определить степень повреждения нервного волокна и нарушения проводимости. Иногда для уточнения диагноза может назначено радиоизотопное сканирование, основанное на разной степени поглощения радиоактивного материала тканями с разным метаболизмом (например, при воспалении или опухоли в костной ткани будет избирательно аномально накапливаться больше радиоизотопа).

Лечение

В настоящее время не существует лечения, которое в состоянии повернуть вспять спондилез потому, что он является дегенеративным процессом. Лечение спондилеза заключается в лечение симптомов, таких как боль в пояснице или шее и аналогично таковому при лечении остеохондроза.

Медикаментозное лечение. Медикаментов, достоверно останавливающих дегенеративный процесс в позвоночнике, пока не существует. При болевом синдроме, как правило, широко используются препараты группы НПВС и миорелаксанты. Нестероидные противовоспалительные препараты могут быть очень эффективны в купировании болей в пояснице в и шее, связанных со спондилезом (ибупрофен, мовалис, напроксен). Миорелаксанты, такие как, циклобензаприн (Флексерил) и тизанидин (Занафлекс) помогают достоверно уменьшить мышечный спазм, связанный со спондилезом. При сильных болях могут быть использованы такие анальгетики, как траматодол или же препараты наркотической группы.
При хронических болях возможно применение антидепрессантов. Лекарства называемые трициклическими антидепрессантами, включая амитриптилин (Элавил) и доксепин (Синевкан), применяются уже в течение многих лет в небольших дозировках для лечения хронических болей в спине. С недавних пор стал применяться такой антидепрессант как, дулоксетин (Симбалта), и его эффективность при хронических болях в спине была достоверно доказана. Неплохой эффект дает применение мазей с содержанием капсаицина.

Физиотерапия позволяет уменьшить болевой синдром, улучшить микроциркуляцию в тканях позвоночника.

ЛФК. Аккуратно подобранная программу упражнений как c отягощением (на тренажерах), так и в виде гимнастик (цигун или йога) позволяет также уменьшить как болевые проявления, так и улучшить функциональность позвоночника.

Мануальная терапия Мягкие техники мануальной терапии позволяют достичь мобилизации двигательных сегментов и позволяют уменьшить болевой синдром. Однако некоторые пациенты не должны подвергаться мануальным манипуляциям, особенно когда спондилез сочетается с таким заболеванием как болезнь Бехтерева.

Иглорефлексотерапия позволяет снизить болевые проявления и улучшить проводимость по нервным волокнам.

Малоинвазивные процедуры такие, как введение стероидов в эпидуральное пространство или в суставы или же введение в триггерные точки тоже могут уменьшить болевые проявления.

Хирургическое лечение

Рекомендуется пациентам при наличии выраженной неврологической симптоматики и отсутствии эффекта от консервативного лечения. Обычно оперативные методы лечения применяются при наличии выраженного спинального стеноза, при синдроме конского хвоста или при наличии выраженной компрессии корешка грыжей диска (остеофитом).

Прогноз

Спондилез является дегенеративным процессом, и в настоящее время нет методов лечения достоверно останавливающих дегенеративные патологические процессы. Но при систематическом наблюдении и лечении можно добиться стабилизации болевых проявлений и сохранения функциональности позвоночника.

Болезнь Бехтерева

Поражение суставов при болезни Бехтерева

Болезнь Бехтерева — анкилозирующий спондилоартрит. Заболевание представляет собой воспаление межпозвонковых суставов, которое приводит к их анкилозу (сращению), из-за чего позвоночник оказывается как бы в жёстком футляре, ограничивающем движения. Преимущественно подвержены молодые мужчины, чаще 15-30 лет. Соотношение мужчин и женщин 9:1.

Причины

В развитии болезни большое значение имеет наследственная предрасположенность (наследуется определённая особенность иммунной системы). Имеет значение наличие хронических инфекций (в основном кишечника и мочевыводящих путей). Провоцирующим фактором выступают обычно кишечные, половые инфекции, стрессы и травмы опорно-двигательного аппарата.

Симптомы

— Скованность, боль в крестцово-подвздошной области, которая может отдавать в ягодицы, нижние конечности, усиливаться во второй половине ночи. 
— Упорные боли в пяточных костях у молодых людей. 
— Боль и скованность в грудном отделе позвоночника. 
— Повышенная СОЭ в анализе крови до 30-40 мм в час и выше.

В случае сохранения таких симптомов дольше трёх месяцев нужна немедленная консультация ревматолога!

Первые признаки поражения суставов обнаруживаются в крестцово-подвздошных сочленениях. Сначала воспалительные проявления возникают на внутренней (синовиальной) оболочке сустава в крестцово-подвздошных сочленениях, межпозвоночных суставах или реберно-позвоночных сочленениях, реже в суставах конечностей. В результате воспаления увеличивается количество внутрисуставной жидкости. В полости сустава откладывается белок, образовавшийся в результате воспаления — фибрин.

Постепенно воспаление переходит на хрящ этого сустава. Воспалительно-измененный хрящ разрушается, образуется сращение в суставе, которое сначала состоит из мягких тканей, затем формируется сращение костных концов — анкилоз. Сустав теряет свою подвижность. Заболевание развивается медленно. В начале появляются боли в крестце, позвоночнике. Они могут быть ноющими, тупыми. Часто боли возникают во второй половине ночи или к утру. Боли в других суставах возникают реже, и, обычно, бывают менее сильными. По утрам пациенты отмечают затруднение в начале движения, которое постепенно проходит. Это симптом утренней скованности.

Постепенно воспалительный процесс развивается дальше. Воспаление крестцово-подвздошных сочленений проявляется болями в ягодицах. Боли отдают в бедро, колено, реже в голень. Движения в пояснично-крестцовом отделе позвоночника уменьшаются в объеме. Когда воспалительный процесс распространяется на позвоночник, грудной отдел позвоночника, у пациента появляются боли в грудном отделе позвоночника с иррадиацией по ходу межреберных нервов. Это проявляется симптомами межреберной невралгии.

Воспалительный процесс, распространившийся на шейный отдел позвоночника, вызывает боли в шее, отдающие в плечо, руку. У некоторых пациентов развивается синдром вертебро-базиллярной недостаточности. Он проявляется головокружениями, пошатыванием при ходьбе, головными болями. Поражение периферических суставов встречается реже. Протекает обычно длительно. Но так же могут возникнуть анкилозы в коленных, тазобедренных суставах, приводящие к потере функции сустава.

Выделяют четыре формы болезни Бехтерева:

• Центральная форма. Эта форма проявляется поражением только позвоночника. Она развивается медленно, незаметно для больного. Боли появляются сначала в крестце, затем поднимаются вверх по позвоночнику. Боли усиливаются при движении, нагрузке. Часто возникают ночные боли. Постепенно осанка у пациента изменяется: усиливается изгиб шейного отдела позвоночника, выпуклостью вперед, и грудного отдела позвоночника выпуклостью назад. Голова пациента наклоняется вперед, подбородок приближается к грудине. В грудном отделе позвоночник согнут и дыхательные движения грудной клетки ограничиваются. В поздних стадиях болезни движения в позвоночнике ограничиваются значительно. У пациента развиваются приступы удушья, мышечные судороги, повышается артериальное давление. Все это сопровождается болями во всех отделах позвоночника.
• Ризомелическая форма. При этой форме заболевания поражение позвоночника сопровождается поражением крупных суставов. Чаще всего страдают плечевые и тазобедренные суставы. Болезнь также развивается постепенно. В зависимости от пораженного сустава боли возникают в ягодицах, бедре, тазобедренном суставе, отдают в пах и колено, или плече, предплечье с иррадиацией болей в руку.
• Периферическая форма. При периферической форме болезни Бехтерева первые признаки заболевания появляются в крестцово-подвздошных сочленениях. Затем, через несколько месяцев или даже несколько лет, развиваются воспалительные поражения коленных, голеностопных суставов. В суставах развивается деформирующий артроз, рядом с суставами мышечные контрактуры. Эта форма чаще встречается у подростков.
• Скандинавская форма болезни Бехтерева. Эта форма похожа на периферическую, но в отличие от нее страдают еще более мелкие суставы. Это суставы кистей и стоп. Боли в суставах при этой форме заболеваний несильные.

Болезнь Бехтерева сопровождается поражением внутренних органов. Со стороны сердечно-сосудистой системы — это миокардиты (воспалительное заболевание сердечной мышцы), воспаление клапанов аорты. При поражении почек развивается тяжелое состояние — амилоидоз почек. Поражение глаз проявляется иритами, иридоциклитами.

Лечение

Лечение комплексное, продолжительное, этапное (стационар — санаторий — поликлиника). Оно направлено на уменьшение болевого синдрома, снижение воспаления. Для этого применяются нестероидные противовоспалительные препараты (индометацин, реопирин, диклофенак). При тяжелом и быстром течении болезни применяются гормоны коры надпочечников, иммунодепрессанты. Назначается физиотерапевтические процедуры, лечебная физкультура, санаторно-курортное лечение. Лечебная гимнастика должна проводиться дважды в день по 30 минут, упражнения подбирает врач индивидуально. Помимо этого нужно научиться мышечному расслаблению. Для того чтобы затормозить развитие неподвижности грудной клетки, рекомендуется глубокое дыхание. В начальной стадии важно не допустить развитие порочных поз позвоночника (поза гордеца, поза просителя). Показаны ходьба на лыжах и плавание, укрепляющие мышцы спины и ягодиц. Постель должна быть жёсткой, подушку следует убрать.
При тяжелых формах поражения суставов применяется оперативное лечение (эндопротезирование суставов), операции на позвоночнике.

Подагра: признаки, симптомы, лечение подагры. Подагра сосудов ног

Подагра — системное тофусное заболевание, развивающееся в связи с воспалением в месте отложения кристаллов моноурата натрия у людей с гиперурикемией (повышение мочевой кислоты в крови), обусловленной внешнесредовыми и/или генетическими факторами. (Носонова В. А. 2003 год).

Подагра считается одной из «старых» болезней. Острыми болями в стопе в V веке до нашей эры  Гиппократ описал «подагру» (название болезни происходит от греческих слов «под» — нога, «агра» — капкан). Данным заболеванием страдали такие известные люди как Леонардо да Винчи, Александр Македонский, члены семьи Медичи из Флоренции, Исаак Ньютон, Чарльз Дарвин.

Патогенез заболевания

Известно, что пуриновые основания в организме человека расщепляются до мочевой кислоты, далее выводятся почками. При превышении  концентрации мочевой кислоты в крови, происходит  откладывание ее кристаллов в виде моноурата натрия в суставах, почках, мягких тканях. В результате возникает артрит, появляются образования на сгибательных поверхностях суставов, ушных раковинах (тофусы),  развивается поражение почек в виде уратной нефропатии, а также в почках образуются камни.

Наиболее часто подагрой болеют мужчины в возрасте 30-60 лет, у женщин заболевание развивается реже,  чаще в постменопаузальный период.

Причины подагры

• Прием лекарственных препаратов: тиазидовых  диуретиков, аспирина (2 г в сутки), циклоспоринов.
• Заболевания, ведущие к появлению симптомов подагры: ишемическая болезнь сердца (ИБС),  артериальная гипертензия,  метаболический синдром, хроническая почечная недостаточность,  псориаз, некоторые заболевания крови.  Развитию подагры также могут способствовать трансплантация органов,  и введение контрастного вещества при рентгенологических исследованиях. 
• Злоупотребление в пищу продуктов  богатых пуриновыми основаниями может провоцировать и усугублять  развитие данного заболевания: жирные сорта мяса и рыбы, алкоголь, газированные напитки, бобовые, яйца, шоколад, грибы.

Классификация заболевания

Различают первичную и вторичную подагру.  Более 99% случаев первичной подагры называют идиопатической. Это означает, что причина гиперурикемии не известна.  Первичная подагра является результатом сочетания генетических, гормональных и диетических факторов. Вторичная подагра обусловлена лекарственной терапией или другими факторами, которые вызвали нарушения обмена веществ в организме.

Признаки и симптомы подагры

Это  острый приступ артрита, как  правило, одного сустава, чаще I плюсне-фалангового, голеностопного или коленного. Обычно приступ артрита развивается ранним утром или ночью, среди полного здоровья. Проявляется он в виде сильной давящей боли в том или ином суставе. Пораженный сустав опухает, повышается температура в области сустава, кожа краснеет и начинает лосниться. Обычно днем боль становиться меньше, но к ночи она снова усиливается. Продолжительность приступа подагры длится от двух-трех дней до недели, иногда и больше. При повторном приступе в такое воспаление могут вовлекаться и другие суставы. При длительном течении подагры на сгибательных поверхностях суставов  образуются тофусы, которые могут вскрываться с выходом кристаллов мочевой кислоты. В этот момент пациент испытывает довольно интенсивную боль. 

Критерии диагноза подагры

Пример использования критериев диагноза:

• Приступ артрита I плюснефалангового сустава — +2 балла
• Характеристика эпизода: эритема над суставом, невозможность терпеть прикосновение/давление, большие трудности при ходьбе/неспособность использовать пострадавший сустав +3 балла
• Более 1 «типичного эпизода артрита» —  +2 балла
• Гиперурикемия (548 мкмоль/л) —  +3 балла

Методы лечения подагры

Лечение подагры состоит как из фармакологических, так и нефармакологических методов, и должно учитывать следующие факторы: 

• концентрацию мочевой кислоты, количество предшествующих атак артритов,
• стадию болезни (асимптомное повышение мочевой кислоты, межприступный период, острый либо интермиттирующий артрит, хроническая тофусная подагра,
• возраст, пол, ожирение, гиперурикемические препараты,  полипрагмазию.

Следует помнить, что бессимптомная гиперурикемия не приравнивается к подагре. В настоящее время нет данных, доказывающих необходимость проведения лекарственной терапии для поддержания у таких пациентов нормоурикемии, основным методом терапии в этом случае является лечение коморбидных заболеваний, коррекция пищевого рациона и модификация образа жизни.

При лечении подагры комбинация нефармакологических и фармакологических методов лечения более эффективна, чем монотерапия. При лечении необходимо принимать во внимание  фазу болезни: острый приступ артрита, межприступный период, хроническая форма, тофусная форма, сывороточная концентрация мочевой кислоты, количество приступов артрита, наличие коморбидных состояний, таких как сахарный диабет (СД), артериальная гипертензия, ИБС, а также факторы риска гиперурикемии.

Основным аспектом терапии является обучение больного правильному образу жизни, снижение массы тела, диета, уменьшение приема алкоголя, особенно пива. Ограничение в пищевом рационе богатых пуринами продуктов животного происхождения и снижение массы тела способствует снижению сывороточного уровня мочевой кислоты.

Одним из обязательных условий лечения подагры является контроль над коморбидными заболеваниями — дислипидемией, альтернативной гипертензией, сахарным диабетом, а также снижение веса и отказ от курения.

Лечение острого приступа подагрического артрита 

Для лечения острого приступа подагры используются нестероидные противовоспалительные препараты (НПВП) и колхицин (при пероральном применении).  Одним из эффективных методов лечения является удаление синовиальной жидкости и внутрисуставное введение длительно действующих  стероидов. Данный метод лечения является эффективным и безопасным.

Рекомендации по проведению антигиперурикемической терапии

Целью антигиперурикемической терапии является предупреждение образования и растворение имеющихся кристаллов моноурата натрия путем поддержания уровня мочевой кислоты (МК) ниже 360 мкмоль/л. 

• Аллопуринол – способствует проведению адекватной длительной антигиперурикемической терапии. Препарат рекомендован в  дозе 100 мг ежедневно, при необходимости доза увеличивается по 100 мг каждые две-четыре недели. Пациентам с почечной неостаточностью необходима корректировка дозы данного препарата.

• Урикозурические агенты (пробенецид, сульфинпиразон) используются в качестве альтернативы аллопуринолу у пациентов с нормальной функцией почек. Данные препараты относительно противопоказаны пациентам с уролитиазом.

• Бензбромарон — мощный урикозоурик; препарат более эффективен, чем аллопуринол. Он  применяется при умеренном снижении почечной функции, но требует контроля в связи с  гепатотоксичностью.   

• Колхицин может использоваться в качестве профилактики  суставных атак в течение первого месяца антигиперурикемической терапии (0,5-1,0 грамм в день) и/или НПВП. 

Стоит заметить, что у больных с подагрой прием диуретиков по возможности отменяют (за исключением случаев, когда диуретики назначены по жизненным показаниям).

• Лозартан и фенофибрат  имеют умеренный урикозурический эффект. Данные препараты рекомендуется назначать больным, резистентным или плохо переносящим аллопуринол или другие урикозоурики, в случае наличия гипертензии или метаболического синдрома. Однако, клиническое значение такой терапии и ее рентабельность пока неизвестны. 

В Клинике высоких медицинских технологий им. Н. И. Пирогова пациенты смогут осуществить определение сывороточного уровня мочевой кислоты и других важных биохимических показателей крови, а также сдать клинические анализы крови и мочи, и получить квалифицированную консультацию врача-ревматолога по лечению как в межприступный период заболевания, так и в период атаки острого подагрического артрита.

Adventure Sync в Покемон ГО

Adventure Sync – это функция, которая позволяет тренерам отслеживать и импортировать пешеходные расстояния из Google Fit и приложения Apple Health в Покемон ГО. Она работает и считает расстояние даже если игра Pokemon GO не запущена. Синхронизация приключений работает в фоновом режиме. Чтобы пользоваться Adventure Sync, нужно дать игре разрешения на сбор информации. Кроме того, синхронизация сейчас ограничена только Гугл Фит и Эппл Хелс. Эта функция даже предлагает еженедельные фитнес задания для игроков с разными наградами.

Как подключить Adventure Sync в Покемон ГО

Для работы Адвентуре Синк требуется учетная запись Google или Apple, в зависимости от устройства, на котором установлена игра. Чтобы включить синхронизацию, необходимо предоставить игре некоторые разрешения:

• Для iOS устройств:
  • Открыть приложение Здоровье;
  • Нажать на Источник;
  • Клацнуть Pokemon GO;
  • Нажать Включить все категории.
• Для Android гаджетов:
  • Активировать синхронизацию Pokemon GO;
  • Выбрать учетную запись Google, которая будет использоваться для этой функции;
  • Разрешить мобильной игре Pokemon GO считывать данные Гугл Фит.

• Подключение
• Активация

Если по какой-то причине шаги не считаются, то, возможно, стоит перепроверить все необходимые разрешения и подключить функцию заново.

После активации функции можно перейти к профилю своего персонажа, где отображается текущий прогресс и показаны требования, которые необходимы для получения наград за неделю:

• Как включить синхронизацию
• Награды синхронизации приключений

Награды за пройденное расстояние с Adventure Sync

В зависимости от расстояния, которое прошел игрок с подключенной синхронизацией приключений, можно получить разные комплекты наград. На данный момент есть три отметки, которых можно достичь.

Функция Adventure Sync сосредоточена только на ходьбе, так что бег и езда в транспорте не будут импортированы в игру.

В следующей таблице показаны награды за достижение каждой из трех еженедельных тренировочных целей:

Инфографика всех наград:

Синхронизация приключений и как ее настроить – видео обзор

Сама по себе игра Pokemon GO не отслеживает передвижения игроков. Это делают Google Fit и Apple Health. Оба приложения отслеживают шаги без GPS и без подключения к интернету. Как только устройство подключается к интернету, то все эти данные синхронизируются с облачными серверами Google и Apple, и оттуда передаются в Pokemon GO.

Присоединяйтесь к нашим группам в социальных сетях VK, Facebook, Twitter, Telegram, Instagram и подписывайтесь на YouTube канал.

Оставайтесь в безопасности во время своих прогулок.

Тренеры, поделитесь статьей в социальных сетях:

Поддержать сайт можно кликнув на рекламу или другим удобным для вас способом:

границ | По Википедии: безмасштабная сетевая модель семантического извлечения памяти

Введение

Семантические знания — ключевой компонент языковой обработки и других продвинутых когнитивных функций. Слова и понятия имеют значения и отношения друг к другу, которые соответствуют нашему опыту в мире. Давний фундаментальный вопрос в психологических и когнитивных науках заключается в том, как семантическое знание представлено, организовано и ищется. Что касается представления слов, многие подходы основаны на таких характеристиках, как анимация, размер, валентность и т. Д.(McRae et al., 2005). Другие подходы сосредоточены на структурах знаний, подобных энциклопедическим (Miller George, 1995), в то время как другие подходы используют статистическое совпадение слов в корпусах в качестве косвенного анализа семантических отношений (Dumais and Landauer, 1997).

Помимо семантических представлений слов и понятий, можно также рассмотреть, как они организованы в памяти. Один из подходов — теоретизировать семантику как многомерное пространство признаков, где отдельные слова и понятия являются точками или областями в этом пространстве (Lund and Burgess, 1996).Другой подход — теоретизировать семантику как сеть с узлами, представляющими слова и концепции, и связями между узлами, представляющими семантические отношения и ассоциации (Collins and Loftus, 1975). Любая такая структура памяти — будь то пространство функций, сеть или что-то еще — должна быть изучена, доступна и поддерживается с течением времени. Существует множество теорий о том, как эти воспоминания изучаются и к ним обращаются (см. Rogers and McClelland, 2004), но здесь мы сосредотачиваемся на вызове элементов из семантических категорий и на том, как воспоминание связано с организацией семантической памяти.

Задача вспомнить элементы для семантической категории, такой как «животные» или «инструменты», десятилетиями использовалась для оценки семантической памяти (Bousfield and Sedgewick, 1944) и проверки неврологической дисфункции (Murphy et al., 2006). Обычно участники вспоминают столько вещей из долговременной памяти, сколько могут в течение одной или двух минут. Количество ответов служит стандартной мерой семантической беглости, и элементы, как правило, вспоминаются в семантических кластерах внутри категорий. Например, для категории «животные» сначала может быть вызвано несколько сельскохозяйственных животных, затем набор домашних животных, затем морские существа и так далее.Этот паттерн поведения предполагает, что семантическая память эффективно кластеризована по отношению к этой задаче вспоминания, и анализ интервалов между ответами (IRI) подтверждает эту гипотезу — IRI короче внутри кластеров, чем между кластерами (Gruenewald and Lockhead, 1980). Более того, поведение припоминания, похоже, приближается к оптимальной скорости вспоминания, поскольку участники склонны переключаться на новый «патч», когда IRI превышает ожидаемое среднее значение IRI (Hills et al., 2012; но см. Abbott et al., 2012).

Нас интересует кластеризация семантической памяти и то, как это отражается на производительности отзыва.Учитывая свидетельства взаимосвязи между IRI и кластеризацией семантических категорий, распределение IRI для сеанса отзыва может обеспечить общий индекс статистической структуры семантической памяти. Однако одна или две минуты воспроизведения дает всего пару десятков ответов или около того, что представляет собой небольшое количество выборок для различения статистических моделей-кандидатов. Родс и Терви (2007) были заинтересованы в определении распределения IRI в задачах на вспоминание категорий, поэтому они попросили участников называть животных в течение 10–20 минут, что в среднем дало более 100 ответов на каждого участника.Авторы обнаружили, что распределения IRI для всех испытуемых напоминают обратный степенной закон, P (IRI) ~ 1 / IRI ^α , где α ~ 2, используя методы логарифмического бинирования. Это открытие интригует, потому что многие исследования кормодобывания животных, которые могут быть аналогичны поиску пищи в памяти при вспоминании категорий, обнаружили очень похожую зависимость обратного степенного закона (Viswanathan et al., 1996; Sims et al., 2008).

Обратный степенной закон в распределениях IRI предполагает, что семантическая память может быть кластеризована по нескольким масштабам.Поиск в памяти может отражать эту кластеризацию и при этом давать обратные степенные законы для длин путей. Предполагаемая связь между семантической структурой памяти и распределениями IRI поднимает две проблемы, которые необходимо решить. Во-первых, оценка распределений обратного степенного закона на основе эмпирических данных является продолжающейся дискуссией во многих областях когнитивной науки, и наука широко известна (Edwards et al., 2007; Clauset et al., 2009). Законы обратной степени трудно отличить от альтернативных функций, таких как законы усеченной мощности и логнормальные распределения.Проблема в том, что альтернативные функции отличаются очень небольшим количеством редких, экстремальных наблюдений. Их вероятность трудно оценить на основе ограниченного количества данных, и оценки могут быть искажены условиями измерения, которые ограничивают диапазон возможных наблюдений. Помимо этих проблем, данные накапливались в результате все большего количества исследований в более широких диапазонах условий измерения. Возникающая картина заключается в том, что поведение точно следует степенным законам распределения в широком диапазоне условий, хотя больше похоже на усеченные степенные законы в ограниченных условиях измерения (Kello et al., 2010; Rhee et al., 2011).

Вторая проблема заключается в том, что степенные распределения в путях поиска могут отражать стратегии случайного поиска как простые и эффективные эвристики. В частности, Viswanathan et al. (1999) показали, что обходов Леви покрывают пространство поиска с максимальной эффективностью, когда α = 2, при определенных упрощающих предположениях. Прогулки Леви могут быть выражены как сегменты пути со случайно выбранными направлениями и длинами, выбранными из обратного степенного распределения, P (L) ~ 1 / L ^α , где 1 <α <3.Первоначальный анализ ограничивался редкими, случайно распределенными мишенями, которые можно было пополнить после кормления (Viswanathan et al., 1999). С тех пор анализ был обобщен на кластерные распределения и непополняемые цели, что, что интересно, привело к повышению производительности, когда модели был предоставлен некоторый уровень памяти (Ferreira et al., 2012). Прогулки Леви случайны и не имеют памяти, однако другие стратегии поиска могут использовать преимущества пространственных корреляций, создаваемых кластеризацией, например чередующиеся режимы поиска (Benhamou, 2007) или байесовские алгоритмы поиска (Cain et al., 2012). Такие стратегии могут также создавать поисковые траектории типа Леви (Boyer et al., 2006), даже если они явно не реализуют обход Леви.

Здесь мы выдвигаем гипотезу о том, что распределения IRI в припоминании категорий действительно отражают структуру семантической памяти. Наша гипотеза основана на исследованиях, которые выразили семантическую память в терминах безмасштабных сетей (Альберт и Барабаши, 2002), то есть сетей со степенным распределением степеней. В одном исследовании Steyvers и Tenenbaum (2005) использовали данные как онлайн, так и офлайн-измерений семантических ассоциаций для построения семантических сетей, где узлами были слова и концепции, а ссылки были ассоциациями между ними.Онлайновые измерения были собраны из баз данных семантических ассоциативных норм, а офлайновые измерения взяты из тезауруса Роджера и энциклопедической базы данных WordNet Миллера (Roget, 1911; Miller George, 1995). Кластеризация в результирующих сетях отражалась в их распределении степеней , то есть количестве соединений, которые данный узел имеет с другими узлами, где каждый узел представляет собой слово, а соединения отражают семантические ассоциации / сходства. В частности, было обнаружено, что степени узлов распределены по степенному закону, где вероятность наблюдения узла со степенью d была обратно пропорциональна d , т.е.е., P ( d ) ~ 1/ d ^β , где β ~ 1.8 для сети направленных ассоциаций и ~ 3 для других сетей.

В другом исследовании Masucci et al. (2011) страницы Википедии рассматривались как узлы семантической сети, где связи между страницами основывались на сходстве в распределении вероятностей слов содержания, используемых на страницах. Снова было найдено степенное распределение: P ( d ) ~ 1/ d ^β , где β ~ 2,4. Другое исследование, построившее языковую сеть на основе совпадения слов в предложениях (Cancho and Solé, 2001), также обнаружило степенное распределение P ( d ) ~ 1/ d ^β , где β ~ 2.6. В более позднем исследовании Morais et al. (2013) использовали метод «снежного кома» для анализа семантических сетей, созданных на основе данных отдельных участников, а не агрегированных данных. Они нашли степенные распределения, которые были усечены экспоненциальным отсечением для самых редких и экстремальных наблюдений.

Целью нашего исследования было проверить, можно ли объяснить степенное распределение IRI и другие результаты экспериментов по вспоминанию семантических категорий поиском в семантической безмасштабной сети.В предыдущей работе паттерны, похожие на паттерны в отзыве категорий, объяснялись с точки зрения случайных блужданий по семантическим сетям (Abbott et al., 2012), и мы аналогичным образом стремимся объяснить эти паттерны, но с акцентом на безмасштабную природу семантических сетей. Мы проверили нашу гипотезу: (1) построив семантическую сеть для животных на основе Википедии; (2) определение того, является ли сеть безмасштабируемой; (3) моделирование случайных блужданий с памятью по структурированной сети Википедии; (4) сравнение этих симуляций с зашифрованной управляющей сетью; и (5) сравнение смоделированных показателей припоминания с наблюдаемыми данными припоминания, опубликованными недавно (Thompson et al., 2013). Если модель Википедии имитирует наблюдаемые данные лучше, чем скремблированный контроль, то у нас есть доказательства того, что шаблоны, подобные Леви, могут возникать в результате простых процессов поиска, охватывающих безмасштабные поисковые пространства. В конце мы обсуждаем эти процессы и гипотетические причины безмасштабных структур в памяти и семантике.

Материалы и методы

Семантические сети для животных

Хотя существует множество способов построения семантических сетей на основе эмпирических данных, мы решили использовать Википедию из-за ее размера и потому, что ее статьи явно и недвусмысленно представляют энциклопедические значения понятий.Однако, чтобы проверить, является ли наша семантическая сеть идиосинкразией Википедии, мы сравнили ее со второй сетью, построенной таким же образом, но с использованием вместо этого статистических данных о совместной встречаемости. В частности, мы использовали набор животных из Hills et al. (2012) и построили сеть, используя меры семантического сходства, полученные из BEAGLE (Jones and Mewhort, 2007).

Википедию можно рассматривать как обширное глобальное хранилище семантической информации. Таким образом, был разработан ряд методов использования Википедии для семантической обработки и представлений.Большинство этих методов ориентированы на использование Википедии для оценки семантической взаимосвязи слов или текстов. Возможно, наиболее известным методом является явный семантический анализ (Габрилович и Маркович, 2007), который использует страницы Википедии в качестве измерений семантического пространства. Данное слово или текст представлены как взвешенный вектор по этим измерениям, где каждый вес установлен в соответствии с частотой появления слова на соответствующей странице Википедии. ESA можно рассматривать как вариант латентного семантического анализа (Dumais and Landauer, 1997) с тем преимуществом, что размеры векторов совместной встречаемости являются явно семантическими, учитывая, что страницы Википедии являются энциклопедическими статьями.В подтверждение этого преимущества было показано, что сходство векторов ESA сильно коррелирует с человеческими оценками оценок сходства. Другие основанные на Википедии методы использовали слова в заголовках страниц Википедии (Strube and Ponzetto, 2006) или гиперссылки между страницами Википедии (Milne and Witten, 2008) в качестве основы для измерения семантического родства.

Хотя семантическая взаимосвязь важна для наших целей, наша главная цель — определить семантическую сеть. Как упоминалось ранее, Masucci et al.(2011) построили семантическую сеть, соединив страницы Википедии как узлы. Связи основывались не на гиперссылках между страницами, а на индивидуальном распределении вероятностей каждой страницы по словам. То есть авторы извлекли основной набор слов содержания для каждой страницы Википедии, исключив все служебные слова и удалив слова их производных флексий (т. Е. Слова были лемматизированы). Частоты возникающих словарных лемм были нормализованы, чтобы создать распределение вероятностей для каждой страницы Википедии.Сетевые соединения между страницами были созданы на основе перекрытия вероятностных распределений, измеренных с помощью их расхождения Дженсена-Шеннона (JSD),

Где P — это распределение вероятностей, а D () — расхождение Кульбака-Либлера:

JSD — это теоретико-информационная мера дивергенции, которая вычисляет относительную информационную энтропию между двумя распределениями. Он симметричен и нормализован между 0 и 1 для максимального и минимального перекрытия.В отличие от ESA, это прямая мера того, как связаны две страницы Википедии, относительно их относительной частоты использования слов в парах статей. Masucci et al. (2011) создали семантическую сеть, связав любые две страницы с JSD ниже заданного порога. Пороговое значение было выбрано достаточно мягким, чтобы каждая страница была связана одной сетью (то есть минимальным остовным деревом). В результате сеть не масштабировалась.

Для настоящего исследования мы воспроизвели метод, использованный Masucci et al.(2011), чтобы создать семантическую сеть только для страниц Википедии о животных. Страницы Animal Wiki были найдены с помощью онтологии Dbpedia (Auer et al., 2007), которая содержит список всех страниц в Википедии, связанных с данным тегом. Список из 5701 страницы с тегом «животное» был составлен после исключения всех статей-заглушек, страниц с перенаправлением и статей, содержащих менее 500 слов основного текста. Форматирование, ссылки и служебные слова были удалены с этих страниц, остался только текст статьи, описывающий данное животное.Используя набор инструментов естественного языка Python, флективные вариации были удалены, чтобы создать распределение вероятностей по леммам для каждой страницы животных.

JSD были рассчитаны для всех пар страниц с животными, и их гистограмма, а также все значения сходства по знакам из BEAGLE показаны на рисунке 1. Мы использовали итерационный процесс, чтобы найти порог схожести, который сохранял бы только достаточное количество соединений (исключая собственные -connections), чтобы создать единую сеть для 90% животных страниц любого набора.Мы исключили 10% из сети Wikipedia, потому что большинство этих страниц оказались списками технических терминов, относящихся к видам, или другими подобными аномальными записями, которые были кочевыми по отношению к JSD. То же самое было сделано для набора животных БИГЛЬ. Как видно на рисунке 1, окончательные пороговые значения для Википедии (0,44) и (0,30) для BEAGLE сохранили только односторонние хвосты гауссовой гистограммы значений сходства. Таким образом, соединения устанавливаются только для очень похожих страниц по отношению к распределению.Окончательная сеть была сформирована путем соединения всех узлов страницы с попарным сходством, более похожим, чем установленный порог, и отбрасыванием всех соединений с меньшим сходством. Наконец, мы построили сеть скремблированного управления с тем же количеством узлов и соединений, что и сеть Википедии, но с соединениями, назначаемыми случайным образом (избегая дублирования).

Рис. 1. Гистограмма всех попарных значений JSD для страниц с животными Википедии и BEAGLE с порогом сетевого подключения, показанным вертикальной пунктирной линией. Для Википедии меньшие значения означают большее сходство. Для БИГЛЯ все наоборот.

Полученные распределения степеней показаны в логарифмических координатах на рисунке 2. Сети Wikipedia и BEAGLE продемонстрировали удивительно похожее безмасштабное распределение, что видно в той же отрицательной линейной зависимости в логарифмических координатах. Напротив, параболическая форма случайной сети указывает на логнормальное распределение с M = 68,29 и SD = 8.22. Среднее значение и дисперсия являются показателями характерного масштаба, тогда как безмасштабные распределения, подобные тем, которые наблюдаются в Википедии и BEAGLE, не имеют характерного масштаба. Лучшая параметризация безмасштабных распределений — это показатель степени отношения степенного закона, который можно оценить по отрицательному значению наклона линии регрессии (с логарифмическим биннингом; Newman, 2005). Наклон составлял 1,14 для сети Википедия — 1,14, а для сети BEAGLE — 1,31. Эти склоны были мельче, чем найденные Масуччи и др.(2011) для всей Википедии, но в пределах обычно наблюдаемого диапазона для безмасштабных сетей.

Рис. 2. Распределение вероятностей степеней узлов для сети животных Википедии, сети животных Бигля и сети скремблированного управления. Данные логарифмически разделены на интервалы и показаны в двойных логарифмических координатах.

Модель сетевого поиска

Представленные сетевые модели представляют собой простые статические структуры, нуждающиеся в динамике для моделирования памяти и семантических процессов.Возможно, наиболее известной динамикой, используемой в семантических и языковых сетевых моделях, является активация распространения (Collins and Loftus, 1975). Конструкция активации распространения является достаточно гибкой, чтобы адаптироваться для моделирования множества аспектов обработки, но эта гибкость достигается за счет множества бесплатных параметров, которые необходимо установить. Здесь мы сосредоточены на задаче отзыва категории, которую можно более просто операционализировать как случайное блуждание по семантической памяти. То есть члены категории могут быть вызваны в любом конкретном порядке, руководствуясь только общим принципом, согласно которому последовательные извлечения имеют тенденцию быть семантически связанными.Процесс обходчика переходит от одного узла к другому через сетевые соединения на основе семантических отношений, и каждый узел может или не может быть получен на каждом переходе. Единственные свободные параметры касаются того, происходит ли поиск на каждом узле, и временной продолжительности каждого перехода.

Мы реализовали память для предыдущих извлечений в модели, просто пометив каждый узел как извлеченный или нет, и вероятность извлечения при посещении узла составляла 0%, если он был помечен как извлеченный (т. Е. Участники редко повторяют ранее извлеченный элемент), и 10 % если не.Этот стохастический компонент был одним из источников случайности, а другим источником было направление переключения, которое выбиралось случайным образом из набора соединений каждого узла. Изменение стохастического параметра мало повлияло на структуру результатов (см. Рисунки S1 – S4), поэтому мы приводим только один репрезентативный пример при 10%. Что касается временной продолжительности каждого прыжка, существует несколько механизмов, с помощью которых мы могли бы прийти к измерению длительности, сделав различные предположения о процессах, лежащих в основе поиска в памяти.Сообщается о двух показателях распределения IRI. Первая мера вычисляет время между извлечениями элементов как сумму количества промежуточных переходов. Вторая мера вычисляет время между извлечениями как сумму градусов (количества соединений) для каждого узла, на котором выполняется скачкообразный переход. Эти процессы обхода моделируют IRI, на которые влияют два основных фактора. Один из них — это доля не извлеченных элементов в окрестности текущего узла, а другой — накладные расходы на выбор между соединениями.Измерение переходов является относительно более сильным тестом модели, поскольку подсчет переходов не отражает напрямую безмасштабную структуру сети Википедии.

Результаты

Каждое случайное блуждание инициировалось в случайно выбранном узле сети и длилось до тех пор, пока не было извлечено 400 узлов животных. Смоделированные IRI сравнивались с результатами недавно опубликованного эксперимента по вспоминанию категорий (Thompson et al., 2013). Девятнадцать участников вспоминали предметы в течение 20 минут, чтобы получить в среднем 117 ( SD, = 38.6) имена животных за сеанс. Случайное блуждание инициировалось по 20 раз каждое для сети животных Википедии и сети скремблированного контроля. Прогулки проводились для получения большего количества предметов, чем в эксперименте, исходя из предположения, что у типичного студента колледжа имеется значительно меньше, чем ~ 5000 названий животных, доступных для запоминания, и что количество ответов пропорционально количеству предметов, доступных для поиска. Таким образом, более длительные прогоны моделирования предназначались для грубой нормализации доли отозванных элементов.

Последовательности ответов на имена животных показаны в таблице 1 для примера участника и примера выполнения из безмасштабной сети животных и зашифрованной контрольной сети. Можно увидеть кластеризацию элементов, которая обычно встречается в экспериментах по вспоминанию категорий, и аналогичную кластеризацию для сети животных, хотя моделирование имеет тенденцию извлекать менее распространенные имена животных просто потому, что в Википедии так много необычных записей о животных. Как и следовало ожидать, для зашифрованной сети управления такой кластеризации не наблюдается.

Таблица 1. Пример серии животных, вызванных участником, и модель сетевого ходунка, проходящая через сеть животных Википедии и скремблированную сеть управления .

IRI показаны на рисунке 3 для двух примеров участников, а пример запускается от животных и скремблированных контрольных сетей с использованием обеих мер времени отклика. Для эксперимента и сети животных можно увидеть в основном короткие IRI, условно говоря, чередующиеся с небольшим количеством существенно более длинных IRI, а также несколько особенно длинных.Более того, более длинные IRI имеют тенденцию появляться позже в последовательностях отзыва. Эта тенденция возникает в модели, потому что неотправленные элементы со временем становятся все меньше, и, по предположению, эта тенденция возникла в эксперименте по той же причине. В отличие от эксперимента и сети животных, скремблированная контрольная сеть не демонстрирует таких длинных IRI по сравнению со средним значением. Эта разница сохраняется как для хмеля, так и для совокупной степени.

Рис. 3. Пример временного ряда IRI от участника в задаче создания категории и модели сетевого ходока, выполняемых как в сети животных Википедии, так и в сети скремблированного управления .

Распределение IRI показано на рисунке 4 для экспериментальных и модельных данных с использованием обоих модельных показателей IRI, при этом данные участников масштабированы для соответствия соответствующему показателю. И скачок, и кумулятивная степень приводят к степенным распределениям, которые напоминают данные участников. Скремблированная сеть управления дает более усеченное, экспоненциально-подобное распределение. Мы использовали многомодельный вывод (Burnham and Anderson, 2002; Edwards et al., 2007; Sims et al., 2008), чтобы проверить функцию, которая лучше всего соответствует данным.Для эксперимента четыре участника лучше всего подходили по закону обратной степени Парето, а остальные участники лучше всего подходили по логнормальному распределению (сродни закону ограниченной или усеченной степени в данном случае). Используя меру скачков, все 20 прогонов наилучшим образом соответствовали логнормальному распределению для сети Википедии, тогда как все 20 прогонов наилучшим образом соответствовали экспоненциальному распределению для случайной сети. При использовании меры совокупной степени все 20 прогонов наилучшим образом соответствовали логнормальному распределению для сети животных, а 16 прогонов наилучшим образом соответствовали логнормальному распределению для случайной сети с 4 прогонами, наилучшим образом подходящими по экспоненте (полная таблица соответствий модели включена в Дополнительные Материалы).Таким образом, мера переходов наиболее четко показывает различие между Википедией и случайными сетями.

Рис. 4. Распределения IRI в логарифмических координатах (с использованием логарифмического биннинга) для эксперимента, сети животных Википедии и сети скремблированного управления, агрегированные по участникам и прогонам моделирования, соответственно .

Таким образом, на данный момент моделирования показывают, что степенные распределения IRI в экспериментах по вспоминанию категорий (т. Е. Усеченные степенные законы, которые иногда выглядят как логнормальные) могут возникать в результате процессов поиска, проходящих по безмасштабным семантическим сетям.Подразумевается, что шаблоны типа Леви в данных отзыва категорий могут возникать из-за структуры пространства поиска, а не из внутренних свойств случайного блуждания Леви. Другим источником свидетельств является кластеризация поисков, как качественно показано в таблице 1. Процесс поиска, который отражает кластеризацию в структуре семантического пространства, должен естественным образом производить кластеризацию в своих поисках.

Чтобы проверить, демонстрирует ли модель Википедии также кластеризацию при извлечении, мы исследовали взаимосвязь между семантическим сходством и позиционным расстоянием в последовательностях отзыва.В соответствии со своей безмасштабной кластеризацией модель Википедии должна показывать общий градиент уменьшения семантического сходства между двумя элементами по мере увеличения количества промежуточных извлечений. Если человеческие данные содержат аналогичный образец, у нас будут дополнительные доказательства того, что поисковые процессы работают в безмасштабных сетях. Среднее семантическое сходство, измеренное нормализованными JSD (Z-баллы), показано на рисунке 5 как функция количества промежуточных элементов в последовательностях. Графики показывают четкий градиент сходства для эксперимента и сети животных, но не для скремблированного контроля.Наш смоделированный процесс прогулки учитывает наблюдаемый градиент, потому что связи основаны на мере семантического сходства. Обходчик имеет тенденцию извлекать следующие элементы, аналогичные текущим, потому что обычно ему не нужно пересекать множество соединений, пока он не найдет не извлеченный узел и не извлечет его успешно. При применении к скремблированной сети управления ходунки больше не демонстрируют этот градиент, потому что соединения не основаны на семантическом сходстве.

Рисунок 5.Средние нормализованные значения JSD между названиями животных дали 1–10 ответов в последовательностях вспоминания категорий. значений JSD, нормализованных по среднему значению и стандартному отклонению для всех возможных значений JSD между произведенными товарами. Анализ, основанный на Рисунке 1 от Hills et al. (2012).

Наш последний тест модели — изучить взаимосвязь между IRI и сетевой структурой. Случайное блуждание между двумя заданными узлами сети должно потребовать больше переходов, поскольку расстояние между этими узлами увеличивается.Общей метрикой расстояния в сетях является минимальная длина пути, то есть наименьшее количество переходов, необходимых для перемещения между двумя заданными узлами. Минимальные длины пути были вычислены для всех пар узлов, соответствующих наблюдаемым IRI в эксперименте, и двум модельным условиям. Длина варьировалась от 1 до 6 для экспериментальных данных, от 1 до 7 для сети животных и от 1 до 3 для скремблированной контрольной сети. Однако анализировались только длины до четырех, поскольку <1% экспериментальных данных и 3.9% данных сетей животных содержали длину более четырех. Средние IRI показаны как функция минимальной длины пути на рисунке 6. IRI были логарифмически преобразованы для учета их степенных распределений. Наблюдалось значительное влияние минимальной длины пути на IRI для экспериментальных данных на уровне p <0,01, F ​​ _{(3, 66)} = 9,06, p <0,001, а также данных сети животных. , Ф _{(3, 76)} = 24.96, п. <0,001. Сеть показала, что эта связь ослабевает на длине 4 по сравнению с эмпирическими данными, предположительно из-за сложных эффектов шума. Для скремблированной сети управления не было надежной связи между IRI и длиной пути, F ​​ _{(2, 57)} = 1,17, p > 0,3. Эти результаты показывают, что динамика поиска как в эксперименте, так и в модели отражала структуру семантического пространства, измеряемую расстоянием между узлами в семантической сети.

Рисунок 6. Среднее время отклика измеряется между элементами с длиной промежуточного сетевого пути 1–4. Ящичковые диаграммы показывают значения медианы и квартиля с выпадающими значениями (за 1,5 IQR), представленными в виде плюсов.

Обсуждение

Наши результаты показывают, что производительность отзыва категорий может быть смоделирована как процесс случайного блуждания с памятью в безмасштабируемой семантической сети. Было показано, что кластеризация ответов на имена животных является результатом кластеризации, присущей безмасштабным сетевым пространствам, как для сетей Wikipedia, так и для сетей BEAGLE.Наша модель объясняет IRI как функцию прохождения безмасштабных семантических пространств, а не как стохастический компонент динамики, который обусловливает вариации степенного закона. Безмасштабная сетевая структура учитывала IRI между конкретными названиями животных с точки зрения минимальной длины пути, а также распределения IRI с точки зрения функций с тяжелым хвостом. Наблюдаемые и модельные распределения были очень похожи друг на друга и очень похожи на обратные степенные законы, хотя и были более ограниченными версиями степенных законов, которые больше напоминали логнормальные функции.

Эффект кластеризации в сети Википедии в целом согласуется с теориями, в которых упор делается на поиск «фрагментов» элементов в памяти (Troyer et al., 1997). Классическая гипотеза переключения кластеров гласит, что люди чередуются между производством слов в подкатегориях и переключением между этими категориями, двумя разными динамиками поиска. В отличие от этого, модель Википедии реализует одну динамику поиска с двумя внутренними временными шкалами: обход узла в быстрой шкале времени и поиск памяти в гораздо более медленной шкале времени.То есть на алгоритм обхода влияет история его обхода с течением времени, потому что модель запоминает, где он был. Это приводит к появлению отдельных переключателей категорий, когда требуется особенно много обходов узлов для поиска нового элемента памяти. Однако в нашей модели действительно есть только один режим поиска, и нет характерного масштаба для переходов, только определенный процент переходов, который будет заметно большим. Abbott et al. (2012) показали, что подобная динамика ходунков может объяснить результаты, ранее интерпретировавшиеся как свидетельство поиска пищи на участках.Еще неизвестно, покажут ли будущие исследования различающие доказательства между этими различными теориями поиска, или их общие черты приведут к теории, которая объединяет аспекты безмасштабной структуры и динамики коммутации, подобной патчам.

С этой целью в будущих исследованиях могут быть изучены различные методы теоретизирования и моделирования семантических пространств, а также динамика поиска по ним. Наша сетевая структура и динамика ходунков были формализованы так, чтобы быть максимально простыми, учитывая данные, которые необходимо объяснить.Тем не менее, для модели требовалась кратковременная память, чтобы избежать повторного вызова одних и тех же элементов, и количество соединений на узел (то есть размер соседства) было необязательно добавлено как фактор, который может повлиять на IRI. Эти дополнения подтверждаются предыдущими исследованиями ингибирования возврата (Klein, 2000) и эффектов соседства (Vitevitch and Luce, 1998), но необходимы дальнейшие исследования, чтобы изучить, как наш подход к моделированию может быть расширен для объяснения более широкого круга феноменов памяти. Как упоминалось ранее, распространяющаяся динамика активации может обеспечить более универсальный класс динамики или несколько процессов случайного блуждания, выполняемых параллельно, с или без взаимодействия между ними.Что касается нашей модели семантического пространства, было бы информативно исследовать и сравнивать, как другие меры семантики (например, LSA, ESA, WordNet и т. Д.) И другие формы представления (например, векторные пространства, голографические пространства) могут быть используется для теоретического обоснования поиска в памяти и учета данных отзыва по категориям.

Наконец, добыча памяти — это всего лишь одна область поиска в когнитивной науке. Информационный поиск через Интернет и другие интерфейсы человек-компьютер также можно теоретически рассматривать как поиск пищи (Pirolli and Card, 1999), и уже есть свидетельства того, что визуальный поиск демонстрирует траектории движения глаз, подобные Леви (Stephen and Mirman, 2010; Rhodes et al. al., 2011). Более того, исследования выявили структуры степенного закона в том, как информация распределяется в Интернете (Faloutsos et al., 1999) и как визуальные особенности распределяются в визуальном мире (Field, 1987). Настоящее исследование предполагает, что поведение, подобное Леви, может быть общим следствием поиска в безмасштабных пространствах.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Эта работа была поддержана грантом Национального научного фонда, BCS 1031903 (PI Kello). Авторы благодарят членов группы выпускников когнитивных и информационных наук за полезные отзывы и Присциллу Монтес за помощь в кодировании данных.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: http://www.frontiersin.org/journal/10.3389/fpsyg.2014.00086/abstract

Список литературы

Эбботт, Дж., Аустервейл, Дж., И Гриффитс, Т. (2012). Поиск в памяти человека как случайное блуждание в семантической сети. Adv. Neural Inf. Процесс. Sys . 25, 3050–3058.

Альберт Р. и Барабаши А. Л. (2002). Статистическая механика сложных сетей. Ред. Мод. Phys . 74, 47. DOI: 10.1103 / RevModPhys.74.47

CrossRef Полный текст

Ауэр С., Бизер К., Кобыларов Г., Леманн Дж., Цыганиак Р. и Айвз З. (2007). Dbpedia: ядро ​​сети открытых данных. Семант. Web 6, 722–735. DOI: 10.1007 / 978-3-540-76298-0_52

CrossRef Полный текст

Боусфилд, У. А., и Седжвик, К. Х. У. (1944). Анализ последовательностей ограниченных ассоциативных ответов. Дж. Ген. Психол . 30, 149–165. DOI: 10.1080 / 00221309.1944.10544467

CrossRef Полный текст

Boyer, D., Ramos-Fernández, G., Miramontes, O., Mateos, J. L., Cocho, G., Larralde, H., et al. (2006). Приматы получают пищу без чешуи благодаря их взаимодействию со сложной окружающей средой. Proc. Биол. Sci . 273, 1743–1750. DOI: 10.1098 / rspb.2005.3462

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бернхэм, К. П., и Андерсон, Д. Р. (2002). Выбор модели и многомодельный вывод: практический теоретико-информационный подход . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер.

Клаузет А., Шализи К. Р. и Ньюман М. Э. (2009). Степенные распределения в эмпирических данных. SIAM Ред. . 51, 661–703. DOI: 10.1137 / 070710111

CrossRef Полный текст

Коллинз, А.М. и Лофтус Э. Ф. (1975). Теория распространения-активации семантической обработки. Psychol. Ред. . 82, 407–428. DOI: 10.1037 / 0033-295X.82.6.407

CrossRef Полный текст

Дюмэ, С. Т., и Ландауэр, Т. К. (1997). Решение проблемы Платона: теория скрытого семантического анализа приобретения, индукции и представления знаний. Psychol. Ред. . 104, 211–240. DOI: 10.1037 / 0033-295X.104.2.211

CrossRef Полный текст

Эдвардс, А.М., Филлипс, Р. А., Уоткинс, Н. В., Фриман, М. П., Мерфи, Э. Дж., Афанасьев, В. и др. (2007). Возвращаясь к шаблонам поиска полета странствующих альбатросов, шмелей и оленей Леви. Природа 449, 1044–1048. DOI: 10.1038 / nature06199

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фалаутсос, М., Фалаутсос, П., и Фалаутсос, К. (1999). О степенных отношениях топологии Интернет. Comput. Commun. Ред. . 29, 251–262. DOI: 10,1145 / 316194.316229

CrossRef Полный текст

Феррейра А. С., Рапосо Э. П., Вишванатан Г. М. и да Луз М. Г. Э. (2012). Влияние среды на эффективность случайного поиска Леви: фрактальность и эффекты памяти. Physica A 391, 3234–3246. DOI: 10.1016 / j.physa.2012.01.028

CrossRef Полный текст

Габрилович Э., Маркович С. (2007). «Вычисление семантической взаимосвязи с использованием явного семантического анализа на основе Википедии», в материалах Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence , Vol.6, (Хайфа), 1606–1611.

Грюневальд П. Дж. И Локхед Г. Р. (1980). Свободный отзыв примеров категорий. J. Exp. Psychol. [Гул. ЖЖ] . 6, 225–240. DOI: 10.1037 / 0278-7393.6.3.225

CrossRef Полный текст

Келло, К. Т., Браун, Г. Д., Феррер-и-Канчо, Р., Холден, Дж. Г., Линкенкаер-Хансен, К., Родс, Т. и др. (2010). Законы масштабирования в когнитивных науках. Trends Cogn. Sci . 14, 223–232. DOI: 10.1016 / j.tics.2010.02.005

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Кляйн, Р.М. (2000). Запрещение возврата. Trends Cogn. Sci . 4, 138–147. DOI: 10.1016 / S1364-6613 (00) 01452-2

CrossRef Полный текст

Лунд, К., и Берджесс, К. (1996). Создание многомерных семантических пространств из лексического совпадения. Behav. Res. Meth. Ins. Вычислить . 28, 203–208. DOI: 10.3758 / BF03204766

CrossRef Полный текст

Масуччи, А. П., Калампокис, А., Эгуилус, В. М., и Эрнандес-Гарсия, Э. (2011). Анализ информационных потоков Википедии показывает безмасштабную архитектуру семантического пространства. PLoS ONE 6: e17333. DOI: 10.1371 / journal.pone.0017333

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

МакРэй, К., Кри, Г.С., Зайденберг, М.С., и Макнорган, К. (2005). Нормы производства семантических признаков для большого набора живых и неживых вещей. Behav. Res. Методы . 37, 547–559. DOI: 10.3758 / BF031

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Миллер Джордж А. (1995). WordNet: лексическая база данных для английского языка. Commun. ACM 38, 39–41. DOI: 10.1145 / 219717.219748

CrossRef Полный текст

Милн Д. и Виттен И. Х. (2008). «Учимся связываться с Википедией», в материалах Proceedings of the 17th ACM Conference on Information and Knowledge Management (New York, NY), 509–518. DOI: 10.1145 / 1458082.1458150

CrossRef Полный текст

Мерфи К. Дж., Рич Дж. Б. и Тройер А. К. (2006). Модели беглости речи при амнестических легких когнитивных нарушениях характерны для деменции типа Альцгеймера. J. Int. Neuropsychol. Soc . 12, 570–574. DOI: 10.1017 / S1355617706060590

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Пиролли П. и Кард С. (1999). Информационный сбор. Psychol. Ред. . 106, 643. DOI: 10.1037 / 0033-295X.106.4.643

CrossRef Полный текст

Ри И., Шин М., Хонг С., Ли К., Ким С. Дж. И Чонг С. (2011). О беспорядочной природе человеческой мобильности. IEEE / ACM Trans. Сеть . 19, 630–643.DOI: 10.1109 / TNET.2011.2120618

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Родс, Т., и Терви, М. Т. (2007). Восстановление человеческой памяти как Levy Foraging. Physica. А . 385, 255–260. DOI: 10.1016 / j.physa.2007.07.001

CrossRef Полный текст

Родс Т., Келло К. Т. и Керстер Б. (2011). «Распределительные и временные свойства траекторий движения глаз при восприятии сцены», Труды 33-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук , ред. Л.Карлсон, К. Хёльшер и Т. Шипли (Остин, Техас), 178–183.

Роджерс Т. Т. и Макклелланд Дж. Л. (2004). Семантическое познание: подход параллельной распределенной обработки . Кембридж, Массачусетс: Пресса Массачусетского технологического института.

Роже, П. М. (1911). Тезаурус английских слов и фраз Роже . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: TY Crowell Company.

Sims, D. W., Southall, E. J., Humphries, N. E., Hays, G. C., Bradshaw, C.J., Pitchford, J. W., et al. (2008). Законы масштабирования поискового поведения морских хищников. Природа 451, 1098–1102. DOI: 10.1038 / nature06518

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Стейверс, М., и Тененбаум, Дж. Б. (2005). Масштабная структура семантических сетей: статистический анализ и модель семантического роста. Cogn. Sci . 29, 41–78. DOI: 10.1207 / s15516709cog2901_3

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Strube, M., and Ponzetto, S.P. (2006). «WikiRelate! вычисление семантической взаимосвязи с использованием Википедии », в материалах Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence , Vol.21, (Менло-Парк, Калифорния; Кембридж, Массачусетс: AAAI Press; MIT Press; 1999), 1419.

Томпсон, Г. В., Келло, К. Т., и Монтес, П. (2013). «Поиск семантической памяти как безмасштабной сети: свидетельства из отзыва категорий и модель семантики из Википедии», в материалах Труды 35-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук (Остин, Техас).

Тройер, А.К., Москович, М., Винокур, Г. (1997). Кластеризация и переключение как два компонента беглости речи: данные молодых и пожилых здоровых людей. Нейропсихология 11, 138. DOI: 10.1037 / 0894-4105.11.1.138

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Вишванатан Г. М., Афанасьев В., Булдырев С. В., Мерфи Э. Дж., Принс П. А. и Стэнли Х. Э. (1996). Образцы полетов странствующих альбатросов Леви. Природа 381, 413–415. DOI: 10.1038 / 381413a0

CrossRef Полный текст

Вишванатан, Г. М., Булдырев, С. В., Хавлин, С., Да Луз, М. Г. Э., Рапосо, Э.П. и Стэнли Х. Э. (1999). Оптимизация успеха случайного поиска. Природа 401, 911–914. DOI: 10.1038 / 44831

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Прогулка по Википедии: безмасштабная сетевая модель семантического извлечения памяти

Принадлежности Расширять

Принадлежность

• ¹ Кафедра когнитивных и информационных наук, Калифорнийский университет, Мерсед, Мерсед, Калифорния, США.

Элемент в буфере обмена

Грэм В. Томпсон и др. Front Psychol. 2014 .

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Принадлежность

• ¹ Кафедра когнитивных и информационных наук, Калифорнийский университет, Мерсед, Мерсед, Калифорния, США.

Элемент в буфере обмена

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Семантические знания изучаются как онлайн, так и офлайн методами.Один из распространенных онлайн-методов — это отзыв категории, при котором элементы семантической категории, такие как «животные», извлекаются в определенный период времени. Порядок, время и количество извлечений используются для анализа процессов семантической памяти. Одним из распространенных автономных методов является анализ корпуса, при котором структура семантических знаний извлекается из текстов с использованием методов совместной встречаемости или энциклопедических методов. Онлайн-измерения семантической обработки, а также автономные измерения семантической структуры дали данные, напоминающие распределения обратного степенного закона.Цель настоящего исследования — выяснить, могут ли эти закономерности быть связаны между собой. Семантическая сетевая модель знаний о животных сформулирована на основе страниц Википедии и их совпадения в распределениях вероятностей слов. Сеть безмасштабная, в том смысле, что степень узла связана с частотой узла как обратный степенной закон. Показано, что случайное блуждание по этой сети имитирует ряд результатов эксперимента по вспоминанию категорий, включая степенное распределение интервалов между ответами.Результаты обсуждаются с точки зрения теорий семантической структуры и обработки.

Ключевые слова: отзыв категории; собирать корм; безмасштабная сеть; семантика.

Цифры

Гистограмма всех попарных JSD…

Гистограмма всех попарных значений JSD для страниц Википедии и BEAGLE с животными, с…

Гистограмма всех попарных значений JSD для страниц Wikipedia и BEAGLE с животными, с порогом сетевого подключения, показанным вертикальной пунктирной линией. Для Википедии меньшие значения означают большее сходство. Для БИГЛЯ все наоборот.

Распределения вероятностей для узловых степеней…

Распределения вероятностей для степеней узлов для сети животных Википедии, сети животных Бигля,…

Распределения вероятностей для степеней узлов для сети животных Википедии, сети животных Бигля и сети скремблированного управления. Данные логарифмически разделены на интервалы и показаны в двойных логарифмических координатах.

Пример временного ряда IRI…

Пример временного ряда IRI от участника в задаче создания категории…

Пример временного ряда IRI от участника в задаче создания категории и модели сетевого ходока, работающей как в сети животных Википедии, так и в сети скремблированного управления .

Распределения IRI в логарифмических координатах…

Распределения IRI в логарифмических координатах (с использованием логарифмического биннинга) для эксперимента, Wikipedia animal…

Распределения IRI в логарифмических координатах (с использованием логарифмического биннинга) для эксперимента, сети животных Википедии и сети скремблированного управления, агрегированные по участникам и прогонам моделирования, соответственно .

Средние нормализованные значения JSD в диапазоне…

Средние нормализованные значения JSD между названиями животных дали 1–10 ответов в категории…

Средние нормализованные значения JSD между названиями животных дали 1–10 ответов в последовательностях отзыва категорий. значения JSD, нормализованные по среднему значению и стандартному отклонению для всех возможных значений JSD между произведенными товарами. Анализ, основанный на Рисунке 1 от Hills et al. (2012).

Среднее время отклика в диапазоне…

Среднее время отклика измеряет между элементами с длиной промежуточного сетевого пути 1–4.…

Среднее время отклика измеряет между элементами с длиной промежуточного сетевого пути 1–4. Ящичковые диаграммы показывают значения медианы и квартиля с отклоняющимися значениями (за 1,5 IQR), представленными в виде плюсов.

Похожие статьи

• Роль семантической кластеризации в оптимальном поиске памяти.

  Монтес П., Томпсон Г., Келло СТ. Монтес П. и др. Cogn Sci. 2015 ноя; 39 (8): 1925-39. DOI: 10.1111 / винтики.12249. Epub 2015 9 мая. Cogn Sci. 2015 г. PMID: 25959228

• Оценка семантических отношений в нейронных вложениях слов с базами знаний в области биомедицины и общей предметной области.

  Чен З, Хэ З, Лю Х, Бянь Дж. Чен З. и др.BMC Med Inform Decis Mak. 23 июля 2018 г .; 18 (Дополнение 2): 65. DOI: 10.1186 / s12911-018-0630-х. BMC Med Inform Decis Mak. 2018. PMID: 30066651 Бесплатная статья PMC.

• Анализ информационных потоков Википедии показывает безмасштабную архитектуру семантического пространства.

  Масуччи А.П., Калампокис А., Эгуилус В.М., Эрнандес-Гарсия Э. Masucci AP, et al. PLoS One. 2011 28 февраля; 6 (2): e17333.DOI: 10.1371 / journal.pone.0017333. PLoS One. 2011 г. PMID: 21407801 Бесплатная статья PMC.

• Семантическая память при болезни Альцгеймера.

  Небес РД. Небес РД. Psychol Bull. 1989 ноя; 106 (3): 377-94. DOI: 10.1037 / 0033-2909.106.3.377. Psychol Bull. 1989 г. PMID: 2682718 Рассмотрение.

• Визуальные исследования семантической памяти.

  Cappa SF. Cappa SF. Curr Opin Neurol. 2008 декабрь; 21 (6): 669-75. DOI: 10.1097 / WCO.0b013e328316e6e0. Curr Opin Neurol. 2008 г. PMID: 18989111 Рассмотрение.

использованная литература

1. 1. Эбботт Дж., Аустервейл Дж., Гриффитс Т. (2012). Поиск в памяти человека как случайное блуждание в семантической сети.Adv. Neural Inf. Процесс. Sys. 25, 3050–3058
2. 1. Альберт Р., Барабаши А. Л. (2002). Статистическая механика сложных сетей. Ред. Мод. Phys. 74, 47 10.1103 / RevModPhys.74.47 — DOI
3. 1. Ауэр С., Бизер К., Кобыларов Г., Леманн Дж., Цыганиак Р., Ив З. (2007). Dbpedia: ядро ​​сети открытых данных. Семант. Интернет 6, 722–735 10.1007 / 978-3-540-76298-0_52 — DOI
4. 1. Бенхаму С. (2007). Сколько животных на самом деле выгуливает Леви? Экология 88, 1962–1969 10.1890 / 06-1769.1 — DOI — PubMed
5. 1. Боусфилд В. А., Седжвик К. Х. У. (1944). Анализ последовательностей ограниченных ассоциативных ответов.J. Gen. Psychol. 30, 149–165 10.1080 / 00221309.1944.10544467 — DOI

Показать все 45 ссылок

LinkOut — дополнительные ресурсы

• Источники полных текстов

• Другие источники литературы

• Медицинские

Википедия Edit-A-Thon — Сеть пешеходных художников

Википедия — это первый источник, который многие люди используют, чтобы узнать о теме.К сожалению, художницы-художницы по-прежнему недостаточно представлены в Википедии. Там, где есть записи, они часто редки или неточны. Одна из целей WALKING WOMEN — переписать канон, и добавление женщин в wiki-запись — один из шагов к достижению этой цели.

Википедия стремится предоставить точные, прямые сводки информации, собранной из различных источников. Кто угодно может добавлять новые страницы или редактировать существующие. В рамках WALKING WOMEN мы надеемся добавить в Wiki несколько женщин-художников, идущих пешком.Для этого вы нам нужны как редактор! Посмотрите ниже, как это сделать, или добавьте комментарий на страницу с любыми вопросами или предложениями. Мы надеемся, что вы присоединитесь к нам, но имейте в виду, что это процесс, вызывающий привыкание.

Мы создали общедоступный документ, в котором перечислены женщины-художники, идущие пешком, которых мы хотели бы добавить в Википедию. Пожалуйста, добавьте кого-нибудь в список, который мы могли пропустить, и записывайте все сделанные вами записи или находки по пути.

Таблицу ХОДЯЩИХ ЖЕНЩИН можно найти здесь: http: // bit.ly / 29IkTi2

Шпаргалка по Википедии

Создайте логин
Чтобы создать логин, выполните следующие действия:

• Перейдите на сайт www.wikipedia.org.
• Нажмите на кнопку «Создать логин» в правом верхнем углу страницы.
• Выберите логин и пароль. Убедитесь, что вам их легко запомнить, или запишите их.
• Следуйте инструкциям на экране для проверки безопасности и нажмите «Создать учетную запись».

Добавить статью
Перед добавлением статьи воспользуйтесь поиском в Википедии, если статья на эту тему уже существует.Для поиска в Википедии перейдите в правый верхний угол главной страницы и введите тему в строке поиска.
Если вашей статьи еще нет, вы увидите следующее сообщение:

«Вы можете создать страницу« ХОДЯЩИЕ ЖЕНЩИНЫ », но рассмотрите возможность проверки результатов поиска ниже, чтобы узнать, охвачена ли уже эта тема».

Щелкните гиперссылку, и визуальный редактор загрузится. Всегда сохраняйте изменения, нажимая синюю кнопку в верхней части экрана (подробнее об этом ниже).

Редактировать статью
Для редактирования статьи найдите страницу в Википедии и щелкните ссылку. Щелкните Изменить источник, который находится вверху страницы слева от строки поиска.

Откроется HTML-версия страницы. Чтобы открыть визуальный редактор, щелкните маленькое серое перо в правом верхнем углу текстового поля.

По окончании редактирования нажмите на страницу сохранения в правом верхнем углу. Запишите, что вы изменили, в подсказке. Если вы редактируете исходный код, вы найдете кнопку сохранения внизу страницы.

Добавить цитату
Поместите курсор в то место, где должна быть вставлена ​​ссылка.
Вверху страницы нажмите «Цитировать».
Это даст вам три варианта:

Автоматически (лучший вариант)
Вставьте URL-адрес веб-сайта (например, Amazon или Google books) или DOI статьи и нажмите «Создать».

Появится экран с цитатой. Нажмите «Вставить», и все готово. Если автоматически сгенерированная ссылка была неправильной, щелкните гиперссылку и нажмите «Редактировать», где вы можете внести необходимые корректировки.

Manual
Это позволяет вам заполнять ссылки вручную; если вы хотите добавить больше категорий, ищите их внизу справочного экрана. После заполнения сведений нажмите «Создать», а затем нажмите «Вставить».

Повторное использование
Это позволяет цитировать уже существующую ссылку. Щелкните ссылку, которую хотите процитировать, и нажмите «Вставить».

На что следует обратить внимание
Важность
Википедия требует, чтобы тема была заметной и достойной упоминания.Лучше всего это продемонстрировать цитаты из множества вторичных источников, таких как книги, журналы или газетные статьи. Если статья слишком много заимствована из самостоятельно опубликованных текстов или веб-сайта художников, она будет помечена для удаления. Обязательно включите все свои цитаты, прежде чем сохранять новую страницу, иначе она будет немедленно помечена. Лучше всего написать новую страницу в документе Word, прежде чем вставлять ее в Википедию и добавлять ссылку. Если вы не можете найти достаточно информации об исполнителе из вторичных источников, подумайте о работе над другой записью и создайте заметку в документе Google.

Плагиат
Википедия следует строгим правилам в отношении плагиата, и работа, которая будет скопирована напрямую без надлежащего цитирования, будет удалена. В целом Википедия предпочитает, чтобы ее авторы не полагались на прямые цитаты, которые следует использовать с осторожностью. Вместо этого авторы должны сосредоточиться на создании исходной страницы, которая синтезирует информацию из различных источников и цитирует эти источники.

Категория
Мы пытаемся заполнить категорию Walking Art в Википедии, созданную во время нашего первого edit-a-thon.Если вы добавляете новую страницу, вы также можете добавить ее в категорию Walking Art. Для этого откройте редактор исходного кода и прокрутите вниз до нижней части текстового поля. В последней строке кода добавьте [[Walking art]]. Нажмите «Сохранить» прямо под окном. Обязательно нажмите небольшую кнопку редактирования и добавьте причину «category: walking art».

Аудиокнига недоступна | Audible.com

• Evvie Drake: более

  ,
• Роман ,
• К: Линда Холмс ,
• Рассказывает: Джулия Уилан, Линда Холмс ,
• Продолжительность: 9 часов 6 минут
• , Несокращенный

• Общий ,

  4.5 из 5 звезд , 5 314 5,314 оценок,

• Представление ,

  4.5 из 5 звезд , 4 751 4751 оценка,

• История ,

  4.5 из 5 звезд , 4 735 4735 оценок,

В сонном приморском городке в штате Мэн недавно овдовевшая Эвелет «Эвви» Дрейк редко покидает свой большой, мучительно пустой дом почти через год после гибели ее мужа в автокатастрофе.Все в городе, даже ее лучший друг Энди, думают, что горе держит ее взаперти, а Эвви не поправляет их. Тем временем в Нью-Йорке Дин Тенни, бывший питчер Высшей лиги и лучший друг детства Энди, борется с тем, что несчастные спортсмены, живущие в своих худших кошмарах, называют «ура»: он больше не может бросать прямо, и, что еще хуже, он не может понять почему.

• 3 из 5 звезд

• Что-то заставляло меня слушать….

• К Каролина Девушка на 10-12-19

Couch to 5K: неделя за неделей

Недельное описание 9-недельного набора Couch в 5K подкастов. Каждую неделю — 3 пробега.

Вы можете скачивать подкаст каждую неделю:

Или загрузите всю программу в виде приложения для смартфона:

Приложение One You Couch to 5K дает вам выбор тренеров и помогает отслеживать ваш прогресс.

Помимо Лоры, которая участвует в 5K подкастах NHS Couch, вас также могут тренировать знаменитости Джо Уилли, Сара Милликан, Санджив Кохли или Майкл Джонсон.

Неделя 1

Для трех пробежек на неделе 1 вы начнете с быстрой 5-минутной прогулки.После этого вы будете чередовать 1 минуту бега и 1,5 минуты ходьбы, всего 20 минут.

Неделя 2

Для 3 пробежек на 2 неделе вы начнете с быстрой 5-минутной прогулки. После этого вы будете чередовать полторы минуты бега с 2 минутами ходьбы, в общей сложности 20 минут.

Неделя 3

Для ваших 3 пробежек на 3 неделе вы начнете с быстрой 5-минутной ходьбы, затем 2 повторения 1,5-минутного бега, 1,5-минутной ходьбы, 3 минуты бега и 3 минуты ходьбы.

Неделя 4

Для ваших 3 пробежек на 4 неделе вы начнете с быстрой 5-минутной ходьбы, затем 3 минут бега, 1,5 минуты ходьбы, 5 минут бега, 2 с половиной минуты. полторы минуты ходьбы, 3 минуты бега, полторы минуты ходьбы и 5 минут бега.

Неделя 5

На этой неделе 3 разных пробега:

Бег 1: быстрая 5-минутная прогулка, затем 5 минут бега, 3 минуты ходьбы, 5 минут бега, 3 минуты ходьбы и 5 минут. бега.

Бег 2: быстрая 5-минутная прогулка, затем 8 минут бега, 5 минут ходьбы и 8 минут бега.

Бег 3: быстрая 5-минутная прогулка, затем 20 минут бега без ходьбы.

Неделя 6

На этой неделе 3 разных забега:

Бег 1: быстрая 5-минутная прогулка, затем 5 минут бега, 3 минуты ходьбы, 8 минут бега, 3 минуты ходьбы и 5 минут. бега.

Бег 2: быстрая 5-минутная прогулка, затем 10 минут бега, 3 минуты ходьбы и 10 минут бега.

Бег 3: быстрая 5-минутная прогулка, затем 25 минут бега без ходьбы.

Неделя 7

Для трех ваших пробежек на 7 неделе вы начнете с быстрой 5-минутной ходьбы, затем 25 минут бега.

Неделя 8

Для трех ваших пробежек на 8 неделе вы начнете с быстрой 5-минутной ходьбы, а затем 28-минутной пробежки.

Неделя 9

Для трех ваших пробежек на 9 неделе вы начнете с быстрой 5-минутной ходьбы, а затем 30-минутной пробежки.

Советы по прогрессу

Программа предназначена для начинающих, чтобы они постепенно повышали свои способности к бегу, чтобы в конечном итоге они могли пробежать 5 км без остановки.

Темп 9-недельного плана бега был опробован и протестирован десятками тысяч новых бегунов.

Однако вы можете повторять любую неделю, пока не почувствуете себя физически готовым перейти к следующей неделе.

Структура важна для мотивации, поэтому постарайтесь выделить определенные дни недели для пробежек и придерживайтесь их.

Дни отдыха

Дни отдыха имеют решающее значение. Наличие одного упражнения между каждым бегом снизит ваш шанс получить травму, а также сделает вас более сильным и лучшим бегуном.

Отдых позволяет вашим суставам восстановиться после интенсивных упражнений, а беговым мышцам — восстановиться и укрепиться.

В качестве альтернативы, вы можете делать Силовые упражнения и Гибкость в дни отдыха. Это 5-недельный план, разработанный для улучшения вашей силы и гибкости, что поможет вам в беге.

Боли и боли

Некоторые новички, начинающие программу, испытывают боли в икроножных мышцах или голенях (иногда называемые шинами на голени).

Такие боли могут быть вызваны бегом по твердой поверхности или бегом в обуви, не имеющей достаточной поддержки для стопы и лодыжки.

Перед каждой пробежкой всегда делайте 5-минутную разминку в соответствии с инструкциями в подкастах и ​​проверяйте, обеспечивают ли ваши кроссовки хорошую поддержку.

Подробнее о профилактике и лечении травм читайте на нашей странице, посвященной спортивным травмам.

У вас будут хорошие и плохие результаты — примите это и не тратьте слишком много времени на анализ того, как и почему.Даже неудачный пробег полезен.

После того, как с дивана на 5K

Чтобы узнать, как оставаться активным после завершения программы Couch to 5K, см. Нашу страницу Life after Couch to 5K.

Видео: диван для 5K

Посмотрите это видео, чтобы узнать, как Лаура превратилась из фанатика фитнеса в увлеченного бегуна с программой «Диван на 5 км».

Последний раз просмотр СМИ: 3 августа 2021 г.
Срок сдачи обзора СМИ: 3 августа 2024 г.

Последняя проверка страницы: 13 октября 2020 г.
Срок следующей проверки: 13 октября 2023 г.

пенни — Stardew Valley Wiki

Пенни — сельский житель, который живет в городе Пеликан. Она одна из двенадцати персонажей, за которых можно выйти замуж.Ее трейлер находится к востоку от центра города, к западу от реки. Она учит Винсента и Джаса.

График

Пенни обычно можно найти в городе за чтением или уборкой в ​​трейлере. Она живет со своей матерью Пэм. Во вторник, среду и пятницу она занимается с Джасом и Винсентом в музее, а потом ведет их обоих домой. Летом она не занимается репетиторством. Весной и осенью по субботам она будет водить их на городскую игровую площадку.

4-го числа зимы она записалась на прием в поликлинику.

Когда идет дождь, Пенни можно найти либо в своем трейлере, либо в музее, глядя на подборку книг.

Отношения

Пенни живет со своей матерью Пэм, и она дружит с Сэмом. Пенни танцует с Сэмом на Цветочном танце, если ни один из них не танцует с игроком.

Она также обучает местных детей, Джаса, Винсента и, когда он переезжает на материк, также Лео, в музее несколько дней в неделю и время от времени провожает их на игровую площадку.

Во время кат-сцены с восемью сердечками Винсент замечает, что однажды он видел, как Сэм и Пенни карабкались по деревьям, от чего Пенни заметно поражается и ругает Винсента за сплетни.ConcernedApe объяснил, что он «не пытался намекнуть на что-то серьезное» сценой, касающейся продолжения интереса Пенни к Сэму. «[A] t 8 hearts … она больше не интересуется Сэмом». ^[1]

Подарки

Основная статья: Дружба

См. Также: Список всех подарков

Вы можете дарить Пенни до двух подарков в неделю (плюс один ее день рождения), который будет повышать или понижать ее дружба с тобой.Подарки на ее день рождения (осень 2) будет иметь 8-кратный эффект и покажет уникальный диалог.
Если подарок понравился или понравился, Пенни скажет

Для нейтральных подарков Пенни скажет

В случае подарков, которые не нравятся или не нравятся, Пенни скажет

Любовь

Нравится

Нейтраль

* Обратите внимание, что яйца динозавров считаются артефактами, а не яйцами для подарков.

Не нравится

Ненависть

Фильмы и развлечения

Основная статья: Кинотеатр

Heart Events

Два сердца

Войдите в город Пеликан в солнечный день с 9:00 до 14:00.

Четыре сердца

Войдите в трейлер, когда она будет дома.

Шесть сердец

Войдите в трейлер, когда она будет дома.

Восемь сердец

Войдите в лес Синдерсэп с 9:00 до 16:00.

Десять сердец

Вы получили письмо от Пенни. Получив письмо, войдите в бассейн спа-салона с 19:00 до полуночи.

Групповое событие десяти сердец

Если игрок не женат и подарил букет всем доступным холостякам, поднял дружбу с каждой холостяцкой до 10 сердец и видел 10-сердечное событие каждой девичницы, то вход в Дом Хейли / Эмили вызовет кат-сцену.Если Хейли — последняя девичница, с которой вы разделяете событие десяти сердец, групповое событие десяти сердец будет неизбежным, поскольку оно запускается сразу после этого.

Это событие запускается только один раз для каждого файла сохранения. Это событие не сработает, если вы состоите в браке или подарили увядший букет или подвеску русалки одному из кандидатов на брак.

Четырнадцать сердец

Войдите в фермерский дом с 15 до 19 часов, когда она дома.

Брак

Основная статья: Брак

Выйдя замуж, Пенни переедет в фермерский дом.Как и другие кандидаты в брак, она добавит свою комнату справа от спальни. Она также разбит небольшой сад за фермерским домом, где иногда будет читать. Она продолжит работать в музее и будет ездить в город по вторникам, средам и пятницам.

Дождливым утром Пенни может предложить вам большое молоко, яйцо, смешанные семена или жеоду. По утрам, когда Пенни остается дома весь день, она может предложить вам на завтрак омлет, хэшбраун или блины. В дождливые ночи она может предложить вам ужин: ужин с лососем, хрустящий окунь, жареный угорь, карповый сюрприз или овощное ассорти.

Цитаты

Вопросы

Правый.Лучше быть позитивным! (+50 друж.)

«Вот как я себя чувствую. Я просто собираюсь сосредоточиться на том, чтобы сделать будущее лучше».

Думаю, быть реалистом — это хорошо. (+10 друж.)

«Может ты и прав. Лучше смириться с реальностью».

Квесты

Портреты

Хронология

Внешний вид Пенни менялся за годы разработки игры.Вот график, показывающий, как искусство ConcernedApe и стиль Пенни изменились за годы до запуска игры.

Общая информация

• В какой-то момент перед выпуском игры Пенни называли «Дана».
• Варианты диалога для игрока в событиях Пенни «8 сердец» и «10 сердец» имеют самый карательный эффект на дружбу в игре, при этом для каждого события есть опция, которая уменьшит вашу дружбу с ней на 1500 очков (что эквивалентно шести сердцам. ).
• Когда-то было невозможно получить любой из любимых подарков Пенни с иридиевым качеством. Песчаные рыбы иридиевого качества были добавлены в версии 1.4, а дыни и маки иридиевого качества были добавлены в версии 1.5.

Список литературы

История

• 1.0: введено.
• 1.1: Добавлен сад для чтения за домом, если вы женаты.
• 1.3.27: Добавлено групповое событие с 10 сердечками.
• 1.4: Добавлено 14 сердечных событий. Изменен диалог двух сердечных событий.Событие с 6 сердечками теперь может срабатывать после покупки обновления сообщества.
• 1.5: Добавлены портреты на пляже. Пенни теперь нравятся все артефакты.

Как работать с пешеходными Википедиями

Изображение предоставлено: kisspng.com