Тюнинг в: Чип-тюнинг автомобиля в Казани дешево, быстро, диностенд

Содержание

Чип-тюнинг автомобиля в Казани дешево, быстро, диностенд

Современные силовые агрегаты автомобилей напичканы множеством датчиков и различными устройствами.

Датчики собирают информацию о текущем состоянии двигателя, его систем и устройств и передают на ЭБУ.

К примеру, датчик массового расхода воздуха следит за количеством воздуха, поступающего в ДВС, а датчик положения дроссельной заслонки необходим для регулирования подачи топливной смеси в камеру сгорания ДВС.

Датчик положения коленвала участвует в регулировке углов зажигания и такта впрыска топлива.

Датчик детонации регулирует угол опережения зажигания в цилиндрах.

Там же, под капотом, имеются датчик температуры охлаждающей жидкости, датчик скорости автомобиля, датчик давления паров в бензобаке. Их много. Все они важны.

Так вот, глядя под капот, нужно понимать, что мелочей здесь нет. Все взаимосвязано

Понятно, что с возрастом автомобиля некоторые из них ломаются, либо выходят из строя части системы, в которых задействованы датчики.

Эти детали иногда называют «железом».

Рассмотрим датчик давления паров  бензина внутри бака.

Он следит за последствиями работы адсорбера. Казалось бы, ну не работает он — не смертельно. Всего лишь перестает всасывать пары бензина, накопившиеся в баке и тем самым не предотвращает попадание газов в атмосферу

На самом деле, последствий намного больше.

Адсорбер является основной составляющей системы вентиляции бака.

Он представляет собой банку-колбу с наполнителем — часто активированный уголь, который вбирает в себя пары бензина.

Он соединяется трубками с дроссельным патрубком и топливным баком и имеет систему впрыска с обратной связью. 

Процесс улавливания паров бензина регулируется работой электромагнитного клапана. 

Со временем наполнитель адсорбера засоряется. Его способность захвата вредных компонентов газа снижается и совсем перестает работать.

Последствия следующие: Двигатель начинает «тупить» при разгоне, так как производительности бензонасоса не хватает из-за постоянного разрежения воздуха в бензобаке.

Бензобак деформируется от повышенного давления в нем.

Потребление топлива увеличивается , вследствие того, что ЭБУ получает сигнал от датчика давления топлива в баке, что воздуха для приготовления смеси поступает много и командует на подачу бОльшего количества топлива.В итоге смесь слишком богатая и расход топлива увеличивается.

Кроме того, запах бензина возле машины и даже внутри станет постоянным попутчиком.

Поэтому далее либо ремонт, либо замена сломанных узлов.

 Еще вариант — удалить-заглушить и чип тюнинг.

Под капотом много деталей различных систем. Все важны.

ЧИП ТЮНИНГ в ПЕРМИ

ЧИП ТЮНИНГ В ПЕРМИ


Чип тюнинг! Еще больше динамики! При меньшем расходе топлива! Перевод на ЕВРО 2 с гарантией 5 лет!


Чип тюнинг — это самый простой способ улучшить свой автомобиль, а также самый правильный и надежный способ отключения при неисправностях КАТАЛИЗАТОРА, САЖЕВОГО фильтра (DPF / FAP), клапана EGR (ЕГР), датчика NOx, таких систем как: мочевина, Adblue! После отключения катализатор, сажевый фильтр и EGR можно удалить из выпускной системы, при этом система никогда не будет контролировать работу катализатора, сажевого фильтра, EGR, наполнение фильтра, прожиг сажевого фильтра, а соответственно не будет аварийного режима с ограничением мощности автомобиля.


 


ПРО ЧИП — профессиональная мастерская диагностики и чип тюнинга в Перми.


Главным приоритетом в нашей работе является: ДОВЕРИЕ! КАЧЕСТВО! ГАРАНТИИ!


ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ К НАМ!


 


Добро пожаловать на сайт  мастерской «ПРО ЧИП», некоторые разделы сайта находятся в разработке и будут постоянно пополняться новыми материалами. 

Идея этого сайта, как и идея создания автосервиса «Свой Мастер» (это старое название ПРО ЧИП) родилась в 2000 году, после многочисленных неудачных попыток отремонтировать собственные автомобили, или хотя бы, получить грамотную профессиональную консультацию по той или иной проблеме, связанной со всем, что мы привыкли подразумевать под словом ИНЖЕКТОР. Приходилось сталкиваться с двумя крайностями:

Дилерский центр, предоставляющий гарантийное обслуживание, очень дорог. У работников этого центра зачастую нет полного понимания сути процессов, происходящих при работе современного автомобиля, а также полностью отсутствует человеческий подход к клиенту;

Гаражный умелец «Дядя Вася» с кувалдой наперевес, уверенный, что с ее помощью решит любую проблему вашего автомобиля, при отсутствии элементарного диагностического оборудования необходимого для сложных современных » инжекторных » автомобилей.

Мы предлагаем Вам альтернативу — автосервис, обращенный лицом к ЧЕЛОВЕКУ. Наш автосервис обладает опытом, знаниями и всем необходимым оборудованием для качественно обслуживания Вашего автомобиля.

Наш клиент — это не олигарх, которому все равно, сколько платить, а замученный нашей действительностью автомобилист, ищущий человеческого отношения к себе.

МЫ ЖДЕМ ВАС!

У нас на сайте Вы сможете:

— найти полезную информацию по инжекторным автомобилям,

— скачать документы и программы по диагностике и чип-тюнингу

— поделиться своим опытом по ремонту, опубликовать статью на сайте

— проконсультироваться с мастером, задав интересующие Вас вопросы,

— записаться в мастерскую на диагностику, ремонт и чип-тюнинг


<meta name=»yandex-verification» content=»82a37d8f496bfcdf» />

 

Диагностика инжектора двигателя в г. Пермь (ВАЗ, иномарки, ГАЗ, УАЗ, китайские авто). Чип-тюнинг в г. Пермь (ВАЗ, иномарки, ГАЗ, УАЗ, китайские авто, снегоходы квадрациклы, чип тюнинг дизельных автомобилей). Решение проблем с катализаторами, сажевыми фильтрами, клапаном EGR (ЕГР), заслонками во впускном коллекторе. 8(342)234-42-34, +7(912)882-18-06 г. Пермь, ул. Подлесная, 47а

Чип-тюнинг в Санкт-Петербург

Компания Urban Racers производит чип-тюнинг автомобилей преимущественно европейских марок. Нашим клиентам предлагаются эффективные и безопасные методы существенного повышения мощности и увеличения крутящего момента двигателя. Наша компания является официальным дилером таких известных торговых марок как BR-Performance, ProTuningFreaks и Revo и широко использует их разработки. Для обширной линейки моделей существует возможность проведения модификаций, обеспечивающая достижение характеристик близких к спорткарам.

Прошивка двигателя и трансмиссии

Улучшение технических характеристик легкового или коммерческого автомобиля достигается за счет использования специально разработанного для этих целей программного обеспечения. При необходимости вносятся изменения в конструкцию машины. Наш автотехцентр располагает оригинальным оборудованием и штатом высококвалифицированных специалистов с огромным опытом выполнения следующих видов работ:

— Прошивка Stage 1 обеспечивает реализацию возможностей силового агрегата без его доработки за счет снятия заводских ограничений и устранения некоторых дефектов. После перепрограммирования у большинства моделей исчезают такие заводские изъяны как провалы и «холостой» ход педали газа, улучшаются динамические характеристики и снижается потребление топлива при поездках без резких ускорений и торможений. Мы предлагаем программы для бензиновых двигателей, предусматривающие использование топлива с разными октановыми числами 95, 98 и 100. Чем выше качество горючего — тем выше параметры мощности и крутящего момента.

— Прошивка Stage 2 предполагает доработку систем впуска и выпуска отработанных газов. В целях увеличения производительности последней из выпускного тракта удаляется каталитический нейтрализатор, на место которых устанавливается прямоточный даунпайп. На отдельных моделях монтируются интеркулеры повышенной производительности, для снижения температуры всасываемого воздуха. Это обеспечит стабильность характеристик двигателя в жаркую погоду или при интенсивных нагрузках.

— Прошивка Stage 3 может быть реализована только на автомобилях, двигатели которых и агрегатированные с ними трансмиссии имеют достаточно большой запас прочности. В процессе доработок двигателя используются те же компоненты, что при его модификации до уровня Stage 2 и дополнительно заменяется турбокомпрессор. Выполнение всех перечисленных доработок обеспечивает переход силового агрегата на качественно новый уровень по показателям мощности и крутящего момента, при этом сохраняя надежность и комфорт эксплуатации.

— Прошивка и модификация автоматической или роботизированной коробки передач DSG позволяют реализовать возросшие возможности мотора. Перепрограммирование трансмиссии позволяет сделать ее работу более комфортной за счет сокращения времени и изменения точек переключений. В результате роботизированные коробки переключаются быстрее и плавно без провалов, согласуется их работа с двигателем. Существует возможность более точных настроек оборотов лаунч-контрола, снятия заводских ограничений по крутящему моменту и значительного повышения эксплуатационной надежности АКПП.

— Демонтаж и отключение сажевого фильтра DPF, клапана рециркуляции EGR и катализатора при перепрошивке дизельного двигателя до уровня Stage 2 и Stage 3 проводятся обязательно. При значительном пробеге названные компоненты в большинстве случаев выходят из строя, а для их замены потребуются значительные затраты. На многих моделях демонтаж названных узлов обеспечивает прирост мощности, снижение расхода топлива и увеличение срока службы.


При этом следует понимать, что увеличение мощности на многих моделях тормозная система и подвеска не обеспечивают необходимой эффективности и безопасности при спортивной езде. Для компенсации возросших показателей двигателя специалистами компании осуществляется модернизация тормозной системы с установкой многопоршневых комплектов и усиленных колодок. Мы предлагаем только проверенные решения по замене тормозных систем и подвесок, которые будут работать согласно новой мощности автомобиля.


По завершении работ машина тестируется, производятся замеры мощности и других показателей. Компания Urban Racers предлагает только проверенные технические решения для вашего авто, которые сделают его более скоростным и динамичным, а главное более безопасным.

Установка внешнего блока JB4


Чип-тюнинг автомобиля возможен и без непосредственного вмешательства в систему управления двигателем. Мы предлагаем эффективное и безопасное решение проблемы: установка внешнего блока JB4 с подключением через диагностический разъем OBD2. Работы по монтажу модуля занимают не более 15-20 минут, при этом сохраняются гарантийные обязательства производителя и всегда есть возможность возврата к заводским настройкам.


Внешний блок JB4 интегрируется в штатную систему и управляется бортовым компьютером автомобиля или по каналу Bluetooth при помощи специального приложения для смартфона. Модуль имеет расширенный функционал и обеспечивает диагностику ошибок в ЭБУ, мониторинг параметров двигателя по показаниям его датчиков. С его помощью возможно переключение карт прошивки для разных режимов наддува или при использовании топлива с другим октановым или цетановым числом.


Обратившись в автотехцентр Urban Racers для прошивки двигателя и трансмиссии, вы получаете ряд преимуществ:


— Бережное отношение к автомобилю клиента.


— Клиентам предоставляется квалифицированная техническая поддержка на весь период эксплуатации автомобиля.


— Индивидуальный подход к выбору наиболее подходящей прошивки для чип-тюнинга двигателя и трансмиссии с учетом всех особенностей модели.


— Гарантии качества выполняемых работ и возможность отката к заводским настройкам при выборе программы Stage 1.


Мы выполняем чип-тюнинг автомобилей известных марок VW, Audi, Skoda, Seat, Porsche, BMW, MINI, Mercedes, Jaguar и Land Rover. Ваша машина после наших доработок станет динамичнее и интереснее в управлении при сохранении должного уровня безопасности. Звоните или оформляйте заявку онлайн, наши специалисты готовы бесплатно проконсультировать вас по техническим и организационным вопросам.

Недорогой чип тюнинг автомобилей в Санкт-Петербурге

Итак, все мы наверняка сталкивались, кто-то косвенно, а кто-то непосредственно, с красивым словосочетанием чип тюнинг или тюнинг двигателя. Но что же на самом деле скрывается за этим сложным названием и почему в последнее время чип тюнинг в Санкт-Петербурге становится все более популярным?

Чип тюнинг авто — это сложный систематический процесс, включает в себя настройку режимов работы электронных контроллеров путём коррекции внутренних управляющих программ. Как правило, понятие применяется для обозначения внесений изменений в программу блока управления двигателем автомобиля, первостепенно для увеличения мощности.

На рубеже последнего десятилетия такой вид доработки автомобильной техники принимает удивительные, оригинальные и даже фанатичные способы. Наверняка, вы не раз становились очевидцами какого-нибудь непроизвольного заезда на дороге, где один автомобиль, участник движения, внушительно отличается от другого своими скоростными характеристиками. При виде такого зрелища машинально хочется очутиться на месте водителя и как они говорят, «положить тапок в пол». Пожалуй, это действительно эмоциональное занятие.

При выпуске автомобильных прошивок производители преследуют цель получить золотой баланс между:

  • мощностью
  • безопасностью
  • экологичностью
  • надежностью

при этом нужно соответствовать требованиям стран/регионов, в которых продается их продукция. В большинстве случаев данное равновесие является не самым оптимальным, с точки зрения качества вождения и затрат на горючее.

В наши дни в связи с подорожанием горючего к чип тюнингу все чаще стали обращаться для снижения расхода топлива. Кстати, этот параметр имеет очень важное значение для людей, рассматривающих чип тюнинг дизеля и бензина.

9-12%

Атмосферный бензиновый двигатель

9-12% мощности и крутящего момента

15-30%

Турбированный бензиновый двигатель

15-30% мощности и крутящего момента

20-30%

Турбированный дизельный двигатель

20-30% мощности и крутящего момента

Сколько стоит чип тюнинг двигателя СПб?

Чип тюнинг в Санкт-Петербурге, в сервис-центре Chiptuned, интересен своим уникальным, эффективным и безопасным методом. Вред от чип тюнинга для двигателя имеет место быть при наличии неправильной программной прошивки. Мы же используем только оригинальные прошивки и осуществляем качественный и добросовестный авто тюнинг двигателя как бензинового, так и тюнинг дизельного двигателя, после которого вы несомненно почувствуете весомую разницу в работоспособности и экономичности обновленного ДВС.

Именно поэтому стоимость услуг в нашей компании не минимальная, но мы несем ответственность за качество прошивки и даем гарантию на программу.

Если у вас есть всевозможные вопросы, наши квалифицированные и опытные специалисты всегда готовы сориентировать Вас по ценам и услугам, а также по срокам работ.

Автопленки, автоаксессуары, тюнинг в Красноярске

CARBONado – это первый магазин, специализирующийся на продаже авто материалов и тюнинга на территории Красноярска.

 

В далеком 2012 году, в числе первых, мы начали популяризацию автомобильной пленки в Красноярске. Сотни часов плодотворной работы, тысячи невероятных идей и предложений и наконец-то мы имеем магазин с доброй историей, хорошими отзывами клиентов и великолепным ассортиментом. Постоянный мониторинг тенденций и новостей, позволяет нам быть первыми на рынке автомобильных пленок, тюнинга, материалов для обтяжки салона и автосвета.

 

5 лет не прошли даром, и мы собрали проверенную временем, нами и нашими клиентами базу как поставщиков, так и производителей. Сегодня мы можем с уверенностью заявлять, что предоставляем только высококачественный товар, по хорошим розничным и оптовым ценам. Стабильное наличие товара на складе сокращает время на логистику, тем самым позволяя нашим любимым клиентам получать свои заказы в минимальные сроки.

 

Мы прекрасно понимаем, что выбирать товар в интернет-магазине тюнинга и авто аксессуаров довольно сложно. Именно поэтому было принято решение предоставить вам больше возможностей для комфортного поиска и выбора. Наш магазин полностью перешел на новую систему предоставления информации о товарах в ассортименте — собственные фото в большом разрешении, актуальная информация о наличии, цене и характеристиках. В планах по дальнейшему информационному развитию приоритетным является создание видеороликов, как об определенных товарах, так и о процессе выбора подходящих комплектующих и аксессуаров.

 

Сегодня наш магазин имеет в своем ассортименте:

  • Более 200 видов автомобильной пленки и автовинила, в том числе пленки для кузова, для салона, для фар и для тонировки.
  • 150 видов материалов для перетяжки салона.
  • Более 500 элементов тюнинга.
  • Все для нанесения авто пленки и перетяжки салона.
  • Обширный выбор автосвета — как готовых комплектов, так и отдельных ламп.

 

Помимо продажи автоматериалов, мы изготовили десятки тысяч различных наклеек для клиентов, авто студий и автосервисов. Наш магазин является постоянным партнером любительской серии дрифта Driftstreetlegal. Мы всегда, с большим удовольствием принимаем участие во всех тюнинг ивентах города Красноярска.


Культура тюнинга в Японии | toyama-trade.ru

Bosozoku

Культура, сформировавшаяся в криминальной Японии 1970-х годов, сегодня достигла поистине космического масштаба. Изначально босодзоку просто пытались выделить свои машины из потока, чтобы их узнавали и боялись, но сегодня страшно может быть только тому, кто за рулем этих чудес на колесах, – управлять ими практически невозможно. Возьмите ядовитый цвет, максимально заниженный клиренс (такой, чтобы искры из-под днища), приварите вместо глушителя «такеяри» (трубы несколько метров длиной), поставьте разноцветные косые фары, расширьте арки, закрепите сзади самый безумный спойлер, а спереди – чудовищных размеров диффузор. Все, теперь осталось не убиться в первой же поездке, но зато почувствовать себя 100-процентным босодзоку. 

Kyusha

Винтаж по-японски – это весьма вольное обращение с историческим первоисточником. Поклонники кюша переобувают классические японские седаны и хетчбэки в расширенные диски, слегка опускают посадку и добавляют немного спортивных вкраплений. В теории кюша может со временем мутировать в босодзоку.

Bippu

Так в японском прочтении звучит аббревиатура VIP, и это ключ к пониманию этого направления в тюнинге. Цвет машины может быть любым, если он белый или черный. Класс – только представительским. А вот дальше – возможны нюансы. Пневмоподвеска, огромные хромированные колесные диски, низкопрофильная резина, отрицательный развал колес, самая навороченная мультимедийная система из возможных (с игровыми приставками и экранами для просмотра фильмов), а также полная тонировка – из этих слагаемых и строится биппу-мобиль. 

Shakotan 

Японцы помешаны на заниженных автомобилях, сякотан – это предел возможного занижения. На широченных дисках ползут, скребя брюхом асфальт, машины адептов этого стиля, сзади их транспорт отличает фирменная деталь – «цурикава», кольцо на ремне, за которое обычно держатся пассажиры общественного транспорта.

Grachan

Главная тема этого тюнинга – спорт, но доведенный до абсурда. Цель адепта гратян – повторить внешность туринговых автомобилей, но все в ней немного утрировать. Наверное, эта культура пошла бы и дальше, но ее сдерживают правила дорожного движения.

Itasha

Какая Япония без аниме? Машину фаната этого искусства можно узнать по аэрографии на тему любимого мультфильма или комикса владельца. Чем больше любовь – тем больше рисунок. У самых страстных он покрывает шины и часть стекол. 

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.
    Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г.,
    браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.
    Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie
потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт
не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к
остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Спасибо за настройку | UAPress

Спасибо за настройку

Когда Историческое общество Аризоны создало свой зал славы, первыми призывниками были Барри Голдуотер, Сандра Дэй О’Коннер, Уоллес и Ладмо. Это история об «Уоллесе», который родился Билл Томпсон и был создателем самого знаменитого детского телешоу в Аризоне. Это телевизионная история, в которой рассказывается, как Томпсон мог держать детское шоу в эфире в течение 35 лет, намного дольше, чем большинство шоу в истории телевидения, после того, как каждое другое детское шоу по всей стране получило топор.Это также история из Аризоны, рассказывающая о том, как бросивший колледж с широко открытыми глазами, выросший в богатой семье в северной части штата Нью-Йорк, решил заново изобрести себя на Западе. Родственники Томпсона нашли удачу, обнаружив медь в земле Аризоны. В этой книге рассказывается, как Билл Томпсон вернулся, чтобы завоевать эфир. То, что он создал в Аризоне, было уникальным для всей страны — забавное, актуальное и острое шоу, которое развлекало не только детей, но и подростков, студентов и взрослых. Спасибо за настройку. Модель раскрывает закулисные подробности самого любимого шоу в Аризоне и впервые рассказывает собственную историю Томпсона.Это показывает, как привилегированное детство Томпсона послужило пищей для злодея сериала Джеральда. В нем рассказывается о приключениях Томпсона как тореадора. И в нем рассказывается правда о конце шоу, а также об ухудшении и примирении дружбы Уоллеса с его партнером Ладмо. Для тех, кто вырос не с Уоллесом и Ладмо, это шанс увидеть, о чем идет речь. Для фанатов это возможность заглянуть в лицо человека, который каждый день приветствовал их по телевизору.Считайте это «благодарностью» за настройку.

«Желанное и настоятельно рекомендуемое дополнение к растущей библиотеке книг о влиятельных и популярных американских телепрограммах середины 20-го — конца 20-го века» — The Midwest Book Review

Поведение в зависимости от направленной настройки в сети визуальной навигации человека

Участники

Мы набрали 26 участников для этого исследования (11 женщин, 19–36 лет).Четыре участника были исключены из-за чрезмерного движения головы, то есть количество мгновенных движений более 0,5 мм превышало среднее значение для всех участников более чем на одно стандартное отклонение. Еще 2 участника были исключены, потому что они завершили менее четырех прогонов сканирования. Всего в анализ вошли 20 участников. Исследование было одобрено местными комитетами по этике исследований (комитет по этике Университета Дуйсбург-Эссен, Германия и ОКУ, регион Арнем-Неймеген, Нидерланды), и участники дали письменное согласие перед сканированием.

Задача виртуальной реальности

Участники выполнили задачу по запоминанию местоположения объекта в самостоятельном темпе в виртуальной реальности (рис. 1a), адаптированную из работы Доеллера и его коллег 22 . Круглая виртуальная арена была создана с использованием программного обеспечения UnrealEngine2 Runtime и была окружена 12 отдельными ориентирами, расположенными с шагом 30 ° и совпадающими по визуальному сходству (треугольники, наклоненные вверх или вниз, с углами красного, зеленого и синего цветов. ). Участники могли свободно перемещаться по этой арене с помощью нажатия клавиш.Наименьшее возможное мгновенное вращательное движение составляло 10 °, а скорость поступательного движения была постоянной после линейного изменения 500 мс. В начале эксперимента нужно было собрать шесть предметов повседневного обихода, которые были разбросаны по арене. Расположение этих объектов у разных участников различалось, и шесть объектов были случайным образом взяты из набора из двенадцати объектов, что привело к уникальным ассоциациям «местоположение – объект» для каждого участника. В разных испытаниях и без присутствия объектов участникам предлагалось перейти к местоположению ранее запрошенного объекта.После указания запомненного местоположения с помощью нажатия клавиши (отбрасывания) соответствующий объект появился в правильном месте, чтобы дать обратную связь, и участник снова забрал объект перед началом следующего испытания. В среднем после 3 испытаний (диапазон 2–4) крест фиксации был представлен на сером фоне в течение 4 с. В среднем было проведено 179 испытаний (диапазон: 94–253 испытания из-за индивидуального характера задания, дополнительный рис. 2d), и расположение объектов было рандомизировано среди участников. Чтобы объяснить задачу и ознакомить участников с ней, они перед сканированием выполнили аналогичную задачу на настольном компьютере, настроив разные объекты в другой виртуальной среде.Мы отслеживали улучшение производительности памяти по сравнению с испытаниями, оценивая ошибку памяти, то есть евклидово расстояние между истинным и запомненным местоположением в каждом испытании, измеренное в виртуальных вершинах (произвольных единицах).

Поведенческий анализ

Чтобы гарантировать отсутствие заметных или отчетливых ориентиров, влияющих на поведение при навигации, мы исключили различия во времени, проведенном в разных направлениях. На дополнительном рисунке 1 показаны результаты этого анализа для всех участников и временных точек, разделенных на периоды передвижения и стационарные периоды, а также на группы участников с высокой и низкой ошибкой памяти.Мы учли индивидуальные различия в абсолютном времени, проведенном в эксперименте, выражая время, потраченное в процентах от общей продолжительности эксперимента. Мы объединили vHD с шагом 10 ° и выполнили ANOVA с повторными измерениями (rm) по направлениям, который не выявил каких-либо отклонений в направленной выборке ( F (35, 665) = 0,77, P = 0,834), а также не при тестировании группы ошибок высокой памяти ( F (35, 315) = 0,55, P = 0,984) или группы ошибок низкой памяти ( F (35, 315) = 0.87, P = 0,675) индивидуально. Кроме того, мы не наблюдали смещений в направленной выборке по всему эксперименту при разделении данных на локомоцию ( F (35, 665) = 0,79, P = 0,806) и стационарную (F (35, 665) = 0,87, P = 0,681) периодов (дополнительный рисунок 1A).

Помимо направленной выборки в ходе эксперимента, мы проанализировали распределение vHD внутри каждого TR. Мы снова разделили vHD на 10 градусов и преобразовали в процент от общего времени просмотра.Затем мы смещали по кругу каждую из полученных гистограмм так, чтобы направления с наибольшей выборкой выстраивались по TR (Φ), показывая, что участники тратили 52% времени в пределах каждого TR, обращаясь в одном направлении (рис. 1b; дополнительный рис. 1A). ). Таким образом, распределение vHD внутри каждого TR было неоднородным и сосредоточено в одном преобладающем направлении. Мы использовали двусторонний непарный t-критерий, основанный на перестановках, для сравнения времени, проведенного лицом к этому преобладающему направлению в пределах каждого ТУ по группам, который не выявил разницы ( t (18) = -1.26, P = 0,224, d = -0,56, CI = [-0,68, -0,45], k = 10 000, дополнительный рисунок 1C). Используя парную версию этого теста, мы наблюдали разницу между периодами покоя и передвижения ( t (19) = 6,12, P = 0,0001, d = 2,74, CI = [2,63, 2,84], k = 10 000). Важно отметить, что это имело различный эффект для разных областей интересов (рис. 6), предполагая, что не было общего положительного или отрицательного влияния на производительность модели.Во время выполнения этой задачи участники тратили около 54% ​​своего времени на навигацию, с меньшим временем, затрачиваемым на вращение во время передвижения по сравнению с периодами покоя (парный тест t на основе двусторонней перестановки: t (19) = 7,95, P = 0,0001, d = 3,55, CI = [3,44, 3,66], k = 10 000). Не было различий во времени, затраченном на перевод ( t (18) = 0,41, P = 0,690, d = 0,18, CI = [0,07, 0,30], k = 10 000) или ротацию между группами участников. (во время движения: t (18) = 0.55, P = 0,625, d = 0,25, CI = [0,14, 0,35], k = 10 000 и во время стационарных периодов: t (18) = 1,00, P = 0,338, d = 0,45, CI = [0,33, 0,56], k = 10 000).

Получение МРТ

Во время задачи запоминания местоположения объекта в виртуальной реальности мы получили T2 * -взвешенные функциональные изображения на сканере 7T Siemens MAGNETOM с использованием импульсной последовательности 3D-EPI, 32-канальной катушки для головы и следующих параметров: TR = 2756 мс, TE = 20 мс, угол поворота = 14 °, размер вокселя = 0.9 мм × 0,9 мм, толщина среза = 0,92 мм, передискретизация среза = 8,3%, 96 срезов с полем зрения 210 × 210 мм, коэффициент ускорения фазового кодирования = 4 и коэффициент ускорения 3D = 2. Первый пять томов каждой серии были выброшены. Функциональные изображения были получены за 5 циклов сканирования по 210 TR или примерно 10 минут каждый. Кроме того, мы получили T1-взвешенные структурные изображения (MP2RAGE, размер вокселя: изотропный 0,63 мм) и карту поля B0 (градиентное эхо, размер вокселя: 1,8 × 1,8 × 2,2 мм) для каждого участника.

Предварительная обработка

Используемые здесь данные использовались в двух предыдущих отчетах 32,73 . Предварительная обработка данных проводилась с использованием библиотеки автоматического анализа (https://github.com/automaticanalysis/automaticanalysis) с использованием функций нескольких пакетов анализа. Для каждого участника функциональные изображения были перестроены и не искажены с помощью SPM8 с последующим шумоподавлением независимого компонентного анализа (ICA) с использованием удаления артефактов FIX, реализованного в FSL 5.0.4. Чтобы улучшить отношение сигнал / шум, а вместе с ним и обнаружение шумовых компонентов ICA, данные были сглажены с помощью гауссова ядра с полной шириной на половине максимума, равным 2.5 мм. Затем изображения были нелинейно нормализованы к среднему по группе шаблону EPI с использованием Advanced Neuroimaging Toolbox (http://stnava.github.io/ANTs) и подверглись высокочастотной фильтрации с отсечкой 128 с с использованием FSL. Воксельная дисперсия, объясняемая шестью параметрами перестройки (x, y, z, тангаж, крен, рыскание), а также пиками (внезапные отклонения интенсивности сигнала более чем на два временных стандартных отклонения), была удалена с помощью регрессии мешающих факторов. Воксели вне мозга были исключены.

Области интересов (ROI)

При анализе ROI мы протестировали области обработки сцен и навигации людей (рис.5а), которые ранее предлагались для поддержки когнитивного картирования 1 . Области интереса гиппокампа (HPC), переднебоковой энторинальной (alEC) и заднемедиальной энторинальной (pmEC) области интереса были определены вручную с помощью ItK-SNAP (www.itksnap.org) на основе шаблона высокого разрешения для среднего группового EPI. Энторинальные маски были основаны на предыдущих отчетах 32 , в которых энторинальная маска была разделена на переднебоковую (alEC) и заднемедиальную энторинальную кору (pmEC). ROI для парагиппокампальной извилины (PHG), а также ретросплениальной коры (RSC) были основаны на метаанализе обратного вывода для «Retrosplenial cortex» и «Parahippocampal cortex» с использованием Neurosynth (https: // neurosynth.org). Мы взяли верхние 5% вокселей с наибольшей вероятностью из каждой соответствующей карты Neurosynth и удалили изолированные воксели из полученных двоичных масок. Эта процедура привела к формированию когерентных двусторонних кластеров в медиальной теменной коре и парагиппокампальной извилине соответственно. Рентабельность инвестиций ранней зрительной коры (EVC) была создана путем установления порога соответствующей карты вероятности «Visual_hOc1» набора инструментов анатомии SPM на уровне 50% и совместной регистрации ее нелинейным образом с нашим средним по группе пространством шаблона. Для этого мы использовали SPM, чтобы сначала сегментировать шаблон группы, а затем нормализовать ROI в нашем пространстве шаблона, используя полученные карты тканей и интерполяцию ближайшего соседа.Полученные маски области интереса располагались в следующих средних координатах MNI [ X , Y , Z ] и имели следующий размер. EVC (только серое вещество): левое полушарие [-4, -88, 0], правое полушарие [14, -86, 0], n вокселей: 2893 (медиана по участникам), RSC: [-14, -56 , 12] и [18, -54, 14], n вокселей : 1926, PHG: [-26, -38, -12] и [26, -34, -16], n вокселей: 2392, HPC: [−24, −24, −14] и [28, −22, −14], n вокселей: 9781, alEC: [−20, 0, −34] и [22, 0, −34], n вокселей: 1693, pmEC: [-20, -10, -28] и [20, -8, -28] и n вокселей: 1692.

Обзор анализа

Наш анализ оценил направленную настройку вокселя в несколько этапов. Во-первых, мы построили модель vHD-кодирования, включив навигационное поведение участника в базисные наборы круговых гауссовских распределений фон-Мизеса, которые мы называем ядрами vHD. Каждое отдельное направление моделировалось с помощью другого ядра vHD, каждое из которых представляло плавную настройку направления без дискретизации данных по ячейкам. Во-вторых, мы оценили веса вокселей для каждого из этих ядер, вместе представляя кривую настройки вокселей.Мы называем этот шаг модельным обучением. В-третьих, мы использовали эти веса для прогнозирования активности в удерживаемых данных, которые составляли тест модели. Таким образом, мы получили оценку производительности модели для данного базового набора vHD. Наконец, итеративно изменяя полную ширину на полувысоте ядер vHD в базисном наборе и повторяя вышеупомянутые шаги, мы протестировали не только один базисный набор vHD, но и несколько. Этот подход позволил нам также оценить ширину настройки каждого воксела (ширину ядра, которая максимизировала точность предсказания).Все упомянутые этапы обработки состояли из нескольких отдельных этапов, которые подробно описаны ниже.

Построение модели кодирования виртуального направления головы (vHD)

Мы смоделировали vHD, используя базовый набор круговых гауссовских распределений фон-Мизеса, реализованных в Circular Statistics Toolbox для Matlab (https://github.com/circstat/circstat -матлаб). Каждое ядро ​​в этом базисе покрывает полные 360 ° с угловым разрешением 1 °. На разных итерациях нашего анализа мы варьировали полную ширину и половину максимума этих ядер, каждый раз проверяя, насколько хорошо полученные веса модели позволяют прогнозировать активность в удерживаемых данных.Чтобы сбалансировать направленную чувствительность между итерациями, расстояние между ядрами всегда соответствовало ширине ядра (т. Е. Чем шире каждое отдельное ядро, тем меньше ядер использовалось). Мы протестировали следующие значения ширины ядра, каждая из которых представляет кратные 360 °: 10 °, 15 °, 20 °, 24 °, 30 °, 36 °, 45 ° и 60 °. Обратите внимание, что наш анализ интересующей области основан на перетасовке весов, чтобы исключить влияние количества ядер на точность модели. Для каждого ядра и участника мы вычислили прогнозируемые действия ядра на основе vHD с течением времени.Например, для данного vHD 30 ° ядру с центром 30 ° была присвоена высокая активность, ядру с центром 40 ° немного более низкая активность, а ядру с центром 200 ° была назначена очень низкая активность. Сделав это для всех временных точек и ядер, мы построили регрессоры, представляющие прогнозируемую активность с учетом направленной настройки и конкретного vHD с течением времени. Поскольку vHD был выбран с более высоким временным разрешением, чем данные визуализации, мы затем вычислили внутри-TR-активность каждого ядра как медианную активность по всем временным точкам в TR.Наконец, полученные регрессоры были масштабированы от 0 до 1 и свернуты с функцией гемодинамического ответа (HRF), как это реализовано в SPM12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/), используя настройки по умолчанию (длина ядра: 32 с, время до пика: 6 с). Каждый регрессор представляет прогнозируемый профиль активности во времени, моделируемый соответствующим ядром. Чтобы следовать приведенному выше примеру, активность воксела, кодирующего направление 30 °, должна быть больше похожа на активность, предсказываемую ядром с центром на 30 °, чем с активностью, предсказываемой ядром с центром в 200 °.

Обучение модели

Мы оценили воксельные веса для всех ядер vHD в соответствующем базисном наборе, используя l2-регуляризованную (гребенчатую) регрессию. Чтобы улучшить направленность этой модели, мы добавили ковариантное моделирование движения независимо от направления, вес которого был отброшен. Поскольку vHD не является независимым в двух последовательных временных точках, полученный дизайн был мультиколлинеарным. Риджевая регрессия позволяет избежать потенциальных смещений в результирующих весах за счет штрафов за высокие коэффициенты, которые в противном случае могли бы повлиять на точность модели.Поскольку параметр регуляризации (λ) не может быть известен априори, наше обучение модели основывается на перекрестной проверке с исключением одного исключения, чтобы найти оптимальное значение λ и вместе с ним оптимальные веса модели. В качестве обучающего набора мы использовали первые два и последние два прогона сканирования, оставив третий прогон в качестве окончательного и независимого набора тестов. Сканирование обычно занимало около 10 минут. Поскольку запуск 3 был получен в середине эксперимента, наши результаты не зависят от продолжительности сеанса сканирования. Если участник не выполнил все пять запусков, мы всегда использовали третий допустимый запуск в качестве набора тестов, а все остальные — в качестве набора для обучения.В рамках обучающей выборки мы использовали все прогоны, кроме одного, для подбора весовых коэффициентов по вокселям для десяти различных параметров регуляризации с логическим интервалом от 1 до 10 000 000, каждый раз проверяя, насколько хорошо эти веса предсказывают активность в оставленном прогоне валидации. Чтобы оценить эффективность прогнозирования, мы использовали корреляцию Пирсона между курсом вокселя в реальном времени в наборе для проверки и временным курсом, предсказанным vHD, взвешенным по оцененным весам модели. Мы проверили этот прогноз таким образом, что каждый прогон в обучающем наборе один раз служил набором проверки.Затем для каждого воксела определялся параметр регуляризации, который в среднем приводил к наилучшей производительности прогнозирования. Если нельзя было определить четкую наилучшую характеристику λ (то есть R Пирсона отрицательно аппроксимировал ноль с возрастающей регуляризацией), соответствующий воксель исключали. В целом, это исключило ~ 15,5% вокселей (медиана между участниками и итерациями модели), но только из определения окончательного λ, а не из полной процедуры обучающего теста, в которой окончательный λ применялся ко всем вокселям.Затем мы усреднили λ по вокселям каждого участника и использовали его для оценки окончательных весов модели с использованием полного обучающего набора. Эти модельные веса служат основой для всех дальнейших модельных тестов, описанных ниже.

Модельный тест

Все модельные тесты были выполнены на удерживаемом и независимом тестовом наборе (одно сканирование продолжалось около 10 минут в середине эксперимента). Во-первых, мы спрогнозировали воксельную активность (аналогично обучению модели) в одномерном подходе с использованием прямой модели.Для каждого вокселя мы сгенерировали прогнозируемый временной ход, взвешивая матрицу дизайна тестового прогона после свертки HRF с помощью весов модели, полученных для этого вокселя во время обучения модели. Полученный прогнозируемый временной ход затем сравнивался с наблюдаемым временным ходом с использованием корреляции Пирсона. Обратите внимание, что все шаги, описанные ниже, были повторены для нескольких базисных наборов vHD, различающихся числом и шириной соответствующих ядер vHD.

Мы составили карту направленной настройки коры головного мозга, используя набор инструментов статистического непараметрического картирования (SnPM) (http: // warwick.ac.uk/snpm). Мы выполнили на основе перестановок одновыборочный тест t производительности модели (корреляции Пирсона) против нуля ( k = 10000 перемешиваний, входное изображение и сглаживание дисперсии: 7,2 мм). Чтобы снизить вычислительные затраты, предварительно обработанные данные были субдискретизированы с 0,9 мм до изотропных 1,8 мм на этом этапе. Это повторялось для каждого базового набора vHD. Затем мы использовали набор инструментов SnPM для порогового значения результирующих псевдо-T-карт на скорректированном FDR P <0,05. Затем для каждого воксела мы выбрали медианную ширину настройки для всех участников базового набора vHD, которая максимизировала псевдо-T.На рисунке 3 показаны эти результаты для всех участников. Для визуализации мы наносим на график результаты, наложенные на средний по группе шаблон T1 с разрешением T1, полученный с помощью интерполяции ближайшего соседа. Мы повторили этот анализ с разделением на участников с ошибками с высокой и низкой памятью (т.е. медианное разделение ошибок памяти, рис. 4). Обратите внимание, что каждая группа участников состояла из n = 10 участников, что дало 1024 возможных перетасовки и минимально возможное значение P = 0,000977. Поскольку это исключает коррекцию FDR, мы используем нескорректированное значение P = 0.001 для визуализации этих эффектов подгруппы.

В дополнение к воксельному групповому анализу мы также провели анализ области интереса для областей, участвующих в обработке сцены и навигации, таких как ранняя зрительная кора, ретросплениальная кора, парагиппокампальная кора, заднемедиальная энторинальная кора и гиппокамп (рис. 5а). Мы снова провели обучение и тестирование модели, на этот раз уделяя особое внимание вокселям в наших ROI. Это значительно уменьшило количество вокселей и, следовательно, вычислительные затраты.Чтобы избежать потенциального влияния количества ядер на эти результаты ROI, мы вместо этого выполнили воксельную загрузку, чтобы преобразовать корреляции Пирсона в оценки Z . Необходимое нулевое распределение каждого воксела было получено путем перетасовки обучающих весов 500 раз, каждый раз вычисляя R Пирсона между прогнозируемым и наблюдаемым временным ходом тестового набора. Все тасовки были уникальными. Поскольку не все воксели в наших (вероятностных) ROI должны были нести информацию vHD и повышать надежность наших эффектов, мы выполнили выбор вокселей в каждой ROI, ограничив модельный тест вокселями с высокой предсказуемостью при обучении модели (самые высокие 25% точность прогнозов при обучении).Если воксель не настраивался направленно во время обучения, мы не ожидали, что он будет настроен направленно в тесте. Наконец, баллы оставшихся вокселей Z были усреднены в пределах каждой области интереса. Мы снова повторили этот анализ для всех базисных наборов (рис. 5b), получив силу настройки (производительность модели) и ширину настройки (ширину ядер vHD в базисном наборе) каждой области интереса в тестовом наборе. В то время как другие процедуры выбора модели возможны, наша позволяет оценить свойства настройки данной области в данном прогоне, даже если настройка претерпела изменения во время прогона.Статистический вывод был выполнен для каждой области интереса и группы участников (участники с высокой и низкой ошибкой памяти) с использованием одновыборочных тестов t на основе перестановок на уровне группы (все возможные 1024 перемешивания, n = 2 × 10) как реализовано в функции mult_comp_perm_t1, распространяемой Mathworks (https://se.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange).

Чтобы проверить различия между группами участников, мы использовали основанные на перестановках непарные двухвыборочные двухсторонние тесты t ( k = 10 000), реализованные в statcond, распространяемом через набор инструментов EEGLab Matlab (https: // github.com / openroc / eeglab / blob / master / tags / EEGLAB7_0_0_0beta). Для каждого теста перестановки мы указываем d Коэна, включая загрузочные доверительные интервалы как величину эффекта. Чтобы изучить, как направленная настройка развивалась с течением времени, мы дополнительно выполнили перекрестную проверку по принципу «исключение-одно-выходное отклонение» для всех прогонов сканирования (дополнительный рис. 8). Мы выполнили анализ моделирования кодирования на уровне ROI (рис. 5) для всех прогонов, каждый раз оценивая веса модели во всех прогонах, кроме того, который использовался для тестирования.

В дополнение к тесту прямой модели, мы также инвертировали модель кодирования, чтобы реконструировать или декодировать vHD многовариантно из совокупности вокселов в каждой области интереса из нашего основного тестового прогона 3 (дополнительный рис.9). Мы умножили псевдообратную величину Мура – ​​Пенроуза всех вокселов-весов в ROI ( m вокселей × k веса) -1 с многовоксельным шаблоном при каждом получении изображения (m вокселей), чтобы получить оценочное ядро ​​vHD. деятельности по каждому объему ( k весов). Сделав это для всех томов, мы реконструировали действия vHD-ядра для всего набора тестов каждого участника. Для оценки производительности реконструкции мы использовали двумерную корреляцию между восстановленными активностями ядра ( k весов × n TR) и матрицей дизайна тестового прогона (также k весов × n TR).Поскольку снова количество ядер и, следовательно, восстановленные веса различались в зависимости от итераций и базисных наборов, мы использовали перетасовку весов, чтобы преобразовать полученные корреляции в оценки Z . Как и в прямой модели, мы перетасовывали веса модели (500 случайных уникальных перетасовок), каждый раз проходя полную процедуру восстановления vHD. Как и ожидалось, результаты, полученные путем инвертирования модели кодирования (дополнительный рис.9), напоминают результаты, полученные с помощью процедуры прямой модели вокселей (рис.5).

Временное отношение сигнал / шум (tSNR) и регуляризация модели не объясняют результаты

Расчетный оптимальный параметр регуляризации λ (дополнительный рисунок 3A) зависел от базисного набора (дополнительный рисунок 3B) (результаты rmANOVA: F (7, 126) = 11,80, P = 1,7 × 10 −11 ), как ожидалось, но не для группы участников ( F (1, 18) = 0,0037, P = 0,952) и там не было взаимодействия между ними ( F (7,126) = 0.37, P = 0,920). Были различия в tSNR по ROI (результаты rmANOVA: F (5, 90) = 258,29, P = 9,1 × 10 −52 ), но не по группам участников ( F (1, 18) = 0,082, P = 0,777), и между ними не было взаимодействия ( F (5, 90) = 1,34, P = 0,255) (дополнительный рисунок 3C). Ни производительность модели (корреляция Спирмена: rho = 0,025, P = 0,788), ни ширина настройки (rho = -0.050, P = 0,587) коррелирует с tSNR (дополнительный рисунок 3D).

Модель надежно обнаруживает направленную настройку в моделируемых временных курсах

Чтобы проверить надежность нашей модели и изучить ее ограничения, мы повторили полную процедуру обучения и тестирования модели для моделирования курсов времени воксела с известными свойствами настройки. Как подробно описано ниже, эти симуляции продемонстрировали, что наша модель надежно обнаруживает правильный размер ядра при различных уровнях шума и профилях настройки (одномодальная, бимодальная и случайная направленная настройка).

Во-первых, мы смоделировали временные интервалы вокселей с известными настройками, аналогично тому, как мы строили матрицу проектирования для реального конвейера моделирования. Для этого мы построили ядра vHD, отражающие желаемый профиль настройки, а затем вычислили соответствующий временной ход на основе фактически наблюдаемого vHD случайно выбранного участника выборки. У этого есть несколько ключевых преимуществ по сравнению с моделированием полностью случайных временных курсов, поскольку он фиксирует естественные зависимости и корреляции между различными направлениями и то, как они отбираются во времени.Обратите внимание, однако, что выбор участника не меняет представленные здесь результаты. Для каждого вокселя мы смоделировали все пять прогонов сканирования.

Мы построили смоделированные временные курсы (дополнительный рисунок 4A) для предполагаемого кодирования одного случайного направления (унимодальная модель), двух случайных направлений (бимодальная модель) и множества случайных направлений (случайная модель) для каждого из восьми значений ширины настройки. уровни протестированы. Случайные числа были выбраны из равномерного распределения. Затем мы добавили гауссовский шум различной степени к этим временным ходам в диапазоне от одного до десяти стандартных отклонений временного хода сигнала.Для каждого из этих уровней шума и ширины настройки мы смоделировали в общей сложности 2500 вокселей, что приблизительно соответствует типичному размеру ROI в наших данных (см. «Методы»). Это привело к 2500 унимодально настроенных вокселов для каждого из 10 уровней шума и каждого из 8 различных значений ширины настройки для пяти имитированных прогонов сканирования; еще 2500 бимодально настроенных вокселей и еще 2500 случайно настроенных вокселей с одинаковыми шумами, уровнями ширины и пробегами.

Затем мы запустили полный конвейер модели кодирования, как описано в документе об этих смоделированных временных рамках, и оценили производительность модели (т.е. корреляция Пирсона между наблюдаемым и прогнозируемым (смоделированным) ходом времени). Мы предсказали, что ширина ядра, которая служила основой для моделирования динамики времени, также приведет к лучшей производительности модели при тестировании. Чтобы проверить это, мы усреднили производительность модели по вокселям, как в реальном анализе фМРТ.

Мы заметили, что неудивительно, что увеличение шума пагубно сказалось на характеристиках модели (дополнительный рисунок 4B). Однако, поскольку наша структура полагается исключительно на сравнение между различными размерами ядра в пределах каждого уровня шума, мы нормализовали влияние шума на производительность модели для визуализации.Интересно, что ядра меньшего размера, чем истинное ядро, имели тенденцию приводить к лучшей производительности модели, чем ядра, большие, чем истинное ядро ​​(дополнительный рисунок 4C). Вероятно, это происходит из-за того, что более крупные ядра могут быть аппроксимированы меньшими, но нелегко — даже более крупными. С увеличением шума преимущество меньших ядер исчезло, возможно, связанное с более сильным переоснащением шума. Обратите внимание, что в наших данных визуализации также не было корреляции между tSNR и характеристиками модели (дополнительный рис.3D).

Самое главное, и несмотря на частичное преимущество меньшего ядра перед большим, истинное ядро ​​во всех случаях побеждало как меньшие, так и большие ядра, независимо от уровня шума или предполагаемого профиля настройки. Как и предполагалось, истинная ширина ядра всегда приводила к наилучшему предсказанию модели, по крайней мере, при усреднении по вокселям (дополнительный рисунок 4C). В нашем основном анализе это усреднение выполняется по вокселям ROI или путем сглаживания для группового анализа всего мозга (не то же самое, что усреднение, но имеет аналогичный эффект).В целом, описанные выше симуляции демонстрируют, что наша структура модели поведенческого кодирования надежно раскрывает истинную базовую настройку фМРТ даже при наличии шума и независимо от фактического профиля настройки (одномодальный, бимодальный или случайный).

Сводка отчетов

Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов по исследованиям природы, связанной с этой статьей.

Электронный семинар Hanen | Обучение настройке: практические стратегии развития теории разума для вербальных детей с аутичным спектром

Цена Регистр
Обычный 84 доллара.95
Hanen Member 45,00 $
Группа 595 долларов США для группы из 15 человек (40 долларов США за дополнительного человека)
ASHA CEU Этот сеанс предлагается за 0.2 ASHA CEU (начальный уровень, профессиональная арена)

Обзор курса

Вербальные дети с аутизмом часто испытывают трудности с выработкой «теории разума» или с «настройкой» на мысли и чувства других.

Teaching Tuning In разбивает исследование по теории развития разума, объясняя, чем оно отличается у детей в спектре аутизма. Участники изучают конкретные стратегии взаимодействия, основанные на исследованиях, чтобы помочь этим детям настроиться на других.Эти практические, натуралистические стратегии могут быть реализованы непосредственно с детьми на терапии или поделиться с родителями, чтобы помочь им продвигать теорию разума своих детей в повседневных взаимодействиях и беседах.

Задачи курса

По завершении этого двухчасового электронного семинара участники смогут:

  • определение «теория разума / настройки»
  • описывает, как связаны совместное внимание и теория разума.
  • Опишите пять этапов настройки: понимание; желающий; мышление; видение ведет к знанию; скрытые чувства; и ложные убеждения
  • суммирует различия в развитии «настройки» у типично развивающихся детей и детей с трудностями в социальном общении / ASD
  • описывает конкретные интерактивные стратегии, взятые из Hanen Programs®, которые родители и врачи могут использовать для облегчения «настройки» с детьми в спектре аутизма.
  • применяют интерактивные стратегии, которые способствуют «настройке» на естественные занятия с детьми в спектре аутизма на каждом этапе развития «настройки».

Часы профессионального развития

  • Этот курс предлагается за 0.2 ASHA CEU (вводный уровень; профессиональная область). Требуется полное присутствие и участие в течение двух часов. Этот курс фокусируется на аспектах подхода Hanen к раннему языковому вмешательству и не будет включать или включать ограниченную информацию о других аналогичных или связанных продуктах или услугах
  • 2 часа повышения квалификации

Информация о докладчике

Финансы: Лиза Дрейк, магистр наук, SLP (C), CCC-SLP, бывший директор программы по аутизму в Центре Ханена.Она является соавтором Руководства для руководителей программ More Than Words®. Авторские права на этот ресурс принадлежат Центру Ханен, и Лиза не получает никакой финансовой выгоды от его продажи. Нефинансовые: Никаких других релевантных нефинансовых отношений не существует.


Право на участие

  • Специалисты, работающие с маленькими детьми и их семьями
  • Учащиеся речевой патологии и дошкольного образования

Примечание. Если вы являетесь родителем, этот электронный семинар не удовлетворит ваши потребности в обучении.Узнайте, как Hanen может вам помочь.

Технические требования

Узнайте, что требуется для доступа к этому электронному семинару.

Зарегистрируйтесь сейчас

Вернуться к началу регистрации

Примечание: Этот электронный семинар посвящен информации, изложенной выше, и не будет включать или включать ограниченную информацию о подобных продуктах или услугах .

Настройка

Spirocore в пятом контрабасе | Оркестровые струны | Продукция

Double Bass

длина вибрирующей струны 104.0 см | 40,9 дюйма

NR ERKÄRUNG ОСНОВНОЙ МАТЕРИАЛ НАРУЖНЫЙ МАТЕРИАЛ ЗАДНЯЯ ЧАСТЬ
КОНЕЦ
3985,2 А ля И Спиральный сердечник Хромированная
3985,3 D Re II Спиральный сердечник Хромированная
3985,4 G₁ Sol₁ III Спиральный сердечник Хромированная
3985,5 C₁ Fa # 1 IV Спиральный сердечник Хромированная

СВЕТЛЫЙ

NR

кг

фунт

ПЭГ
КОНЕЦ
3985,2Вт 26.0 57,3
3985,3Вт 26,5 58,4
3985,4Вт 27,2 60,0
3985,5 Вт 27,5 60,6

СРЕДНИЙ

NR

кг

фунт

ПЭГ
КОНЕЦ
3985,2 28.8 63,5
3985,3 29,4 64,8
3985,4 30,2 66,6
3985,5 30,6 67,5

НАБОР NR. 3985,0

НАБОР NR. 3985,0

кг

фунт

3985,2; 3985,3; 3985,4; 3985,5
СВЕТЛЫЙ 107.2 236,3
СРЕДНИЙ 119,0 262,4

можно использовать от 103,0 см / 40,6 дюйма до 106,0 см / 41,7 дюйма

Найдите свою строку

Вы все еще ищете идеальную настройку струн? У Stringfinder Томастика-Инфельда есть ответы.

STRINGFINDER

CEBC »Настройка Kids Tik› Программа ›Подробная

Цели программы

Цели Tuning in to Kids (TIK) :

  • Обучать родителей навыкам коучинга эмоций, от которых ожидается:
    • Улучшение эмоционального, социального и поведенческого функционирования детей
  • Конкретные изменения, ожидаемые у родителей, включают:
    • Усиленное обучение родителей эмоциям (т.д., рассматривая эмоции как возможность для близости и обучая детей их эмоциям)
    • Снижение родительских эмоций отвержения (т. Е. Когда родители избегают, минимизируют или критикуют эмоциональное выражение детей)
    • Повышение осведомленности родителей об эмоциях и регуляции
    • Улучшенное соединение родитель-потомок
    • Повышенная эмоциональная компетентность у детей (навыки понимания и регулирования эмоций)
    • Снижение эмоциональных и поведенческих трудностей у детей

Логическая модель

Представитель программы не предоставил информацию о логической модели для Tuning to Kids (TIK) .

Основные компоненты

Основные компоненты Tuning in to Kids (TIK) включают:

  • Родители укрепляют отношения со своими детьми, обучаясь:
    • Стать более эмоционально отзывчивым
    • Общаться с детьми, когда их дети эмоциональны, и использовать это как возможность научить эмоциональному осознанию, пониманию и регулированию, а не как время удерживать внимание или наказывать
    • Размышляйте о влиянии родной семьи на их воспитание
    • Понять влияние стилей воспитания на эмоционально пренебрежительный и эмоциональный коучинг
    • Управляйте сильными эмоциями, такими как печаль, тревога и гнев в себе и своих детях
    • Решать проблемы и договариваться об ограничениях в поведении детей
    • Думайте о собственном благополучии и заботьтесь о себе, чтобы лучше выполнять важную роль воспитания детей
  • TIK доставляется в формате группы с рекомендуемым размером до 6 человек для более высоких потребностей / клинических участников и до 14 человек для общественной группы

Реализация программы

Услуги для родителей / опекунов

Tuning to Kids (TIK) напрямую предоставляет услуги родителям / опекунам и занимается следующим:

  • Все родители могут получить выгоду от участия в программе.Кроме того, родителям может быть выгодно избегать, игнорировать или реагировать резкой критикой и наказанием на выражение детьми своих эмоций. Родители ребенка с эмоциональными или поведенческими трудностями (например, тревожными или деструктивными проблемами поведения), скорее всего, выиграют. Родители / опекуны детей, переживших сложную травму, также могут воспользоваться расширенной версией программы.

Рекомендуемая интенсивность:

2-часовые еженедельные занятия

Рекомендуемая продолжительность:

Для группы сообщества (меньшая потребность) требуется 6 занятий для проведения программы.Для более высоких потребностей / клинических участников рекомендуется 8 сеансов. Для всех групп также рекомендуется 1-2 сеанса бустера с интервалом в два месяца.

Настройки доставки

Эта программа обычно проводится в (n):

  • Больница
  • Поликлиника
  • Местное агентство / организация / поставщик
  • Школа (включая: дневной уход, программы дневного лечения и т. Д.)

Домашнее задание

Настройка детей (TIK) включает в себя компонент домашнего задания:

Рекомендуются упражнения каждую неделю, однако они не являются обязательными.Всем родителям предлагается опробовать навыки, которым они учатся в группе, дома и приносить примеры для обсуждения и дальнейшей ролевой игры.

языков

Tuning in to Kids (TIK) есть материалы, доступные в
языки кроме английского :

Арабский, кантонский, сомалийский, вьетнамский


Для получения информации о том, какие материалы доступны в
эти языки,
пожалуйста, проверьте на сайте программы или свяжитесь с представителем программы
(контактная информация указана внизу этой страницы).

Ресурсы, необходимые для запуска программы

Типичные ресурсы для реализации программы:

Комната со стульями на 6-14 участников, DVD-плеер и телевизор, белая доска и (в идеале) 2 фасилитатора.

Руководства и обучение

Необходимые условия / минимальная квалификация провайдера

Степень бакалавра или магистра в таких дисциплинах, как психология, социальная работа, трудотерапия, психиатрия, сестринское дело, логопедия, преподавание или медицина.

Информация о руководстве

Там
это
руководство, описывающее, как поставить эту программу.

Информация об обучении

Там
это
обучение доступно для этой программы.

Контактное лицо по обучению:
  • Софи Хэвигхерст
    Mindful, Мельбурнский университет
    www.tuningintokids.org.au
    [email protected]
    телефон: +61 3 9371 0210
    факс: +61 3 9371 0250
Тип обучения Расположение:

Обучение предоставляется либо в Мельбурне на месте в Мельбурнском университете, либо в месте, запрашиваемом теми, кому требуется обучение.У нас есть команда обучающих, которые проводят семинары «Настройка детей».

Количество дней / часов:

2 дня, всего 14 часов.

Информация о реализации

Предварительные материалы

Нет предварительных материалов для измерения организационной
или готовность провайдера для Tuning in to Kids (TIK) .

Официальная поддержка реализации

Официальная поддержка доступна для реализации из
Tuning in to Kids (TIK) , как указано ниже:

Поддержка супервизии при настройке и внедрении Настройка для детей предлагается по телефону, Skype или электронной почте.Пожалуйста, свяжитесь с Софи Хэвигхерст по электронной почте: [email protected], телефону: (613) 9371-0210 и факсу: (613) 9371-0250. Информация также доступна на сайте www.tuningintokids.org.au.

Меры верности

Есть верности мер для
Tuning in to Kids (TIK) , как указано ниже:

Контрольные списки верности представлены в руководстве Настройка детей и заполняются после каждого занятия.

Руководства или руководства по внедрению

Нет никаких руководств или руководств по реализации для
Настройка на детей (ТИК) .

Исследование способов реализации программы

Не проводилось исследований, как реализовать
Настройка на детей (ТИК) .

Соответствующие публикации, рецензируемые исследования

Результат по охране детства:
Благополучие ребенка / семьи

Havighurst, S.С., Харли А. Э. и Прайор М. Р. (2004).
Развитие эмоциональной компетентности дошкольников: программа для родителей. Раннее образование и развитие, 15 (4), 423-448. https://doi.org/10.1207/s15566935eed1504_5

Тип обучения:
Другой квазиэкспериментальный
Количество участников:
43 воспитателя и 47 детей

Население:

  • Возраст — Дети: 48-71 мес. (4 г.-5 лет. 11 мес.), Лица, осуществляющие уход: в среднем = 35 лет
  • Раса / этническая принадлежность — Не указано
  • Пол — Дети: 24 женщины и 23 мужчины, лица, осуществляющие уход: 43 женщины и 7 мужчин
  • Статус — Участники были родителями 4–5-летних детей, набранных из трех мест в столичном регионе Мельбурна из районов с низким и средним классом.

Расположение / учреждение:
Мельбурн, Австралия

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

В этом исследовании оценивалась программа для родителей, состоящая из шести занятий [теперь она называется Настройка детей ], которая проводилась в дошкольных учреждениях для родителей с четырех- или пятилетним ребенком.Используемые меры включают шкалу преодоления негативных эмоций детей (CCNES), опросник по воспитанию детей (CRQ), шкалу родительского чувства компетентности, сокращенную шкалу диадической адаптации (ADAS), опросник общего состояния здоровья — 28 (GHQ), Контрольный список для регулирования эмоций (ERC) , Контрольный список поведения детей Эйберга 6 (ECBI)
и Опросник сильных сторон и трудностей (SDQ) эмоциональное выражение детей, чаще использовали эмоционально-ориентированные подходы во взаимодействии со своими детьми и менее критично и пренебрежительно относились к эмоциональному выражению своих детей.Их дети проявляли меньше эмоционального негатива и значительно реже проявляли трудное поведение, особенно те, у которых были проблемы с поведением до того, как их родители участвовали в программе. Ограничения включают отсутствие контрольной группы и небольшой размер выборки.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
3 месяца.

Хэвигхерст, С. С., Уилсон, К. Р., Харли, А. Э., и Прайор, М. Р. (2009).
Подстройка к детям: программа для родителей, ориентированная на эмоции — первые результаты исследования в сообществе. Журнал общественной психологии, 37 (8), 1008-1023. https://doi.org/10.1002/jcop.20345

Тип обучения:
Рандомизированное контролируемое исследование
Количество участников:
218

Население:

  • Возраст — Среднее = 36 лет
  • Раса / этническая принадлежность — Не указано
  • Пол — 209 женщин и 9 мужчин
  • Статус — Участники были родителями из дошкольных учреждений (n = 61) из культурно и лингвистически разнообразных социально-экономических регионов с низким и средним классом.

Расположение / учреждение:
Мельбурн, Австралия

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

В этом исследовании оценивалась программа группового воспитания Настройка детей , которая обучает родителей детей дошкольного возраста навыкам эмоционального коучинга. Дошкольные учреждения были рандомизированы по условиям вмешательства и контрольному списку ожидания.Используемые меры включают опросник эмоционального стиля матери (MESQ), опросник эмоционального стиля родителей (PESQ), шкалу трудностей эмоциональной регуляции (DERS), опросник общего состояния здоровья – 28 (GHQ), и Опросник поведения детей Эйберга 6 ( ECBI) . Результаты показали, что родители в школах «Настройка на детей» школ сообщили о значительном увеличении тренинга эмоций и значительном сокращении отвержения эмоций со своими детьми.Сообщалось также, что поведение детей улучшилось. Из пациентов с клиническими уровнями поведенческих трудностей более половины больше не были на клиническом уровне после завершения программы. Ограничения включают опасения по поводу состава участников из-за того, что они полагаются на отчеты родителей об изменениях и отсутствия последующих действий.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
Никто.

Хэвигхерст, С. С., Уилсон, К. Р., Харли, А. Э., Прайор, М. Р., и Кехо, К.(2010).
Настройка на детей: улучшение практики эмоциональной социализации у родителей дошкольников — результаты исследования в сообществе. Журнал детской психологии и психиатрии, 51 (12), 1342-1350. https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.2010.02303.x

Тип обучения:
Рандомизированное контролируемое исследование
Количество участников:
216

Население:

  • Возраст — Среднее = 36 лет
  • Раса / этническая принадлежность — Не указано
  • Пол — Не указано
  • Статус — Участники были родителями из дошкольных учреждений (n = 61) из культурно и лингвистически разнообразных социально-экономических регионов с низким и средним классом.

Расположение / учреждение:
Мельбурн, Австралия

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

В этом исследовании оценивали эффективность исследования программы воспитания «Настройка детей» (TIK) . Дошкольные учреждения были рандомизированы по условиям вмешательства и контрольному списку ожидания. Используемые меры включают Шкалу трудностей эмоциональной регуляции (DERS), — Опросник материнского эмоционального стиля (MESQ) , Опросник эмоционального стиля родителей (PESQ), — Словарный тест Пибоди в картинках — третье издание (PPVT-III), Опись поведения детей Эйберга 6 (ECBI), и отчет учителя о Опись поведения учеников Саттера-Эйберга .Также использовались наблюдения за воспитанием детей в задании на рассказ родителей и детей и оценка эмоциональных знаний ребенка. Результаты показали, что родители в состоянии TIK сообщили о значительных улучшениях в их собственном осознании и регуляции эмоций, усилении эмоционального коучинга и снижении эмоционально пренебрежительных убеждений и поведения. Наблюдается более частое использование родителями ярлыков эмоций и обсуждение причин и следствий эмоций со своими детьми.Родители и учителя сообщили об улучшении эмоциональных знаний детей, и об уменьшении проблем с поведением детей. Через шесть месяцев после программы родители в состоянии TIK показали улучшения в целевых аспектах воспитания, а их дети стали лучше разбираться в эмоциях и иметь меньше проблем с поведением. Ограничения включают в себя характер самооценки показателей эмоционального коучинга и возможную предвзятость ожиданий в отношении показателей родительского отчета.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
6 месяцев.

Уилсон, К. Р., Хавигхерст, С. С., и Харли, А. Э. (2012).
Настройка на детей: исследование эффективности программы для родителей, нацеленной на эмоциональную социализацию дошкольников. Журнал семейной психологии, 26 (1), 56-65. https://doi.org/10.1037/a0026480

Тип обучения:
Рандомизированное контролируемое исследование
Количество участников:
Родители: 128

Население:

  • Возраст — Детей: 4.0-5,11 лет, родители: примерно 36 лет
  • Раса / этническая принадлежность — Не указано
  • Пол — Дети: 52% мужчин, родители: 118 женщин и 10 мужчин
  • Статус — Участниками были родители 4–5-летних детей, посещающих дошкольные учреждения в целевом районе.

Расположение / учреждение:
Нокс, Австралия,

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

В этом исследовании сообщается об испытании эффективности программы воспитания «Настройка детей» (TIK) , направленной на улучшение практики эмоциональной социализации у родителей дошкольников.Родители были случайным образом распределены в группу TIK или контрольную группу из списка ожидания. Используемые меры включают опросник эмоционального стиля матери (MESQ), шкалу преодоления отрицательных эмоций детей (CCNES), опросник для родителей Алабамы (APQ), опросник социальной компетентности и поведения, и ребенок Эйберга. Опросник поведения 6 (ECBI) При последующем наблюдении, по сравнению с контрольной группой, TIK родители были значительно менее эмоционально пренебрежительными в своих убеждениях, менее пренебрежительными и более тренированными в своих действиях в ответ на отрицательные эмоции детей. и более позитивно вовлечены.Хотя со временем произошли улучшения в обоих условиях для поведения ребенка, о котором сообщают родители, и социальной компетентности, о которой сообщают учителя, по сравнению с группой из списка ожидания, TIK родители сообщили о значительно большем сокращении количества поведенческих проблем. К ограничениям относятся возможное смещение ожидаемого значения показателей самооценки, отсутствие оценки сразу после вмешательства, небольшой размер выборки и возможность обобщения на более низкий социально-экономический статус или более разнообразное в культурном отношении население.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
Через 7 месяцев после исходного уровня (неясно, сколько времени после окончания вмешательства).

Хэвигхерст, С. С., Уилсон, К. Р., Харли, А. Э., Кехо, К., Эфрон, Д. и Прайор, М. Р. (2013).
Настройка на детей: уменьшение поведенческих проблем маленьких детей с помощью программы воспитания эмоций. Детская психиатрия и развитие человека, 44 (2), 247-264.https://doi.org/10.1007/s10578-012-0322-1

Тип обучения:
Рандомизированное контролируемое исследование
Количество участников:
Дети: 54, Воспитатели: Не указано

Население:

  • Возраст — Дети: 4,0-5,11 лет, Воспитатели: Среднее = 35 лет
  • Раса / этническая принадлежность — Не указано
  • Пол — Дети: 78% мужчин, лица, осуществляющие уход: 100% женщины
  • Статус — Участниками были родители 4- и 5-летних детей, которые обратились с проблемами экстернализирующего поведения в детскую поведенческую клинику.

Расположение / учреждение:
Поведенческая клиника Королевской детской больницы (RCH) и больницы Western Sunshine в Мельбурне, Австралия

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

В этом исследовании оценивалась программа группового воспитания из 6 занятий, Tuning into Kids (TIK), в качестве лечения для маленьких детей (возраст 4.0–5,11 лет) с проблемами поведения. Родители, набранные через детскую поведенческую клинику, были рандомизированы в группы вмешательства ( TIK ) или лист ожидания (обычное клиническое лечение). Используемые меры включают опросник эмоционального стиля матери (MESQ), опросник эмоционального стиля родителей (PESQ), шкалу трудностей в эмоциональной регуляции (DERS), словарный тест Пибоди в картинках — третье издание (PPVT III), задание на развитие эмоциональных навыков, Опись поведения детей Эйберга 6 (ECBI), и Опись поведения студентов Саттера-Эйберга. Результаты показывают, что родители в обоих состояниях сообщили о меньшей эмоциональной пренебрежительности и уменьшении проблем с поведением детей. В группе TIK родители сообщили о большей эмпатии и улучшили наблюдаемые навыки коучинга эмоций; у их детей было больше знаний об эмоциях и меньше проблем с поведением, о которых сообщали учителя. Ограничения включают небольшой размер выборки, недостающие данные и обычное лечение, которое не регулировалось.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
6 месяцев.

Хэвигхерст, С. С., Данкомб, М. Э., Франклинг, Э. Дж., Холланд, К. А., Кехо, К. Э. и Старгатт, Р. (2015).
Эмоциональное раннее вмешательство для детей с возникающими проблемами поведения. Журнал аномальной детской психологии, 43 (4), 749-760. https://doi.org/10.1007/s10802-014-9944-z

Тип обучения:
Рандомизированное контролируемое исследование
Количество участников:
Дети: 204, Воспитатели: 204

Население:

  • Возраст — Дети: 5-8 лет, Воспитатели: Не указано
  • Раса / этническая принадлежность — Не указано
  • Пол — Дети: 74% мужчины, лица, осуществляющие уход: 94% женщины, 6% мужчины
  • Статус — Участники были родителями детей, у которых возникли проблемы с поведением.

Расположение / учреждение:
Виктория, Австралия

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

В этой статье оценивается эффективность Tuning into Kids (TIK) в качестве лечения детей с возникающими проблемами поведения. Школы в более низких социально-экономических районах были рандомизированы в группы вмешательства или управления списком ожидания.Меры включают в себя Экран риска проблем с поведением (CPRS), Опросник эмоционального стиля матери (MESQ), Самовыражение в семейном опроснике, Опросник поведения детей Эйберга 6 (ECBI), Пересмотренный опросник Куше (KAI-R), Сильные стороны и Опросник по трудностям (SDQ), и Шкала оценки социальной компетентности (SCRC) . Результаты показали, что вмешивающиеся родители, но не контролирующие родители, стали менее эмоционально пренебрежительными и усилили сочувствие, а дети показали лучшее понимание эмоций и поведение по сравнению с детьми контрольной группы.Ограничения включают возможность обобщения на другие этнические группы, высокий коэффициент отсева и надежность по самооценкам.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
10 месяцев.

Данкомб, М. Э., Хавигхерст, С. С., Кехо, К. Э., Холланд, К. А., Франклинг, Э. Дж., И Старгатт, Р. (2016).
Сравнение программы воспитания, ориентированной на эмоции и поведение, в рамках мультисистемного вмешательства в проблемы поведения ребенка. Журнал клинической детской и подростковой психологии, 45 (3), 320-334. https://doi.org/10.1080/15374416.2014.963855

Тип обучения:
Рандомизированное контролируемое исследование
Количество участников:
320

Население:

  • Возраст — Дети: 4-9 лет, Родители: Не указано
  • Раса / этническая принадлежность — 91,9% европеоид, 1.9% Ближний Восток 1,5% Азиат и 4,7% Другое
  • Пол — Дети: 74% мужчин, родители: 93% женщин
  • Статус — Участники были родителями детей, у которых возникли проблемы с поведением.

Расположение / учреждение:
Северный Мельбурн и Бендиго, Австралия

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

В этой статье оценивается эффективность Tuning into Kids (TIK) в качестве лечения детей с возникающими проблемами поведения.Методология построения рандомизированных групп с повторными измерениями использовалась с тремя условиями ( TIK, Level 4 Triple P и контроль списка ожидания). Используемые меры включают Экран рисков нарушения поведения (CPRS), Опросник поведения детей Эйберга (ECBI), Опросник сильных сторон и трудностей (SDQ), и домашнее собеседование с ребенком (HIWC) . Результаты показали, что TIK был эффективен по сравнению с контрольной группой и что TIK и уровень 4 Triple P привели к аналогичным изменениям по трем различным критериям результатов (включая отчет родителей, отчет учителя и оценку ребенка ). ), и были одинаково эффективны для уменьшения проблем с поведением детей.Ограничения включают в себя результаты, которые могут иметь ограниченную обобщаемость из-за этнической принадлежности, высокий показатель истощения и надежность по самооценкам.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
6 месяцев.

Эдрисси Ф., Хавигхерст С. С., Агебати А., Хабиби М. и Арани А. М. (2019).
Пилотное исследование программы воспитания детей «Настраивайтесь на детей» в Иране, направленное на снижение тревожности детей дошкольного возраста. Journal of Child and Family Studies, 28 (6), 1695-1702. https://doi.org/10.1007/s10826-019-01400-0

Тип обучения:
Рандомизированное контролируемое исследование
Количество участников:
56

Население:

  • Возраст — Не указано
  • Раса / этническая принадлежность — Не указано
  • Пол — 100% Женский
  • Статус — Участницы — матери дошкольников (4–6 лет), посещающих детские сады и дома-интернаты.

Расположение / учреждение:
Тегеран, Иран

Резюме:
(Включая базовый план исследования, меры, результаты и заметные ограничения)

Целью этого исследования было изучить эффективность Tuning in to Kids (TIK) при использовании с родителями тревожных детей дошкольного возраста. Участники были случайным образом распределены по условиям вмешательства или контроля. В число таких мер входит дошкольная шкала тревожности (PAS) .Результаты показали значительную разницу между участниками в двух состояниях по тревожности, о которой сообщили родители, при послетестовом и 6-месячном наблюдении. Анализ клинической значимости показал, что группа вмешательства по сравнению с контрольной группой имела изменение показателей тревожности в нормальный диапазон, о котором сообщили родители. Эти изменения оставались стабильными через 6 месяцев наблюдения. Ограничения включают возможность обобщения на другие этнические группы, надежность по самооценкам и продолжительность последующего наблюдения.

Продолжительность наблюдения после вмешательства:
6 месяцев.

Дополнительные ссылки

Хэвигхерст, С. С., и Харли, А. (2007). Настройка на детей: Руководство по программе эмоционального воспитания. Мельбурн: Мельбурнский университет.

Хэвигхерст, С. С., Харли, А. Э., Кехо, К., и Писарро, Э. (2012). Настройка на подростков: эмоционально грамотное воспитание.Руководство по программе. Мельбурн: Мельбурнский университет.

Паркер Р. (2007). Настройка на детей: эмоционально грамотное воспитание — в центре внимания программы. Family Relationships Quarterly, 12, 15-17.

Аудиокнига недоступна | Audible.com

  • Evvie Drake: более

  • Роман

  • К:
    Линда Холмс

  • Рассказал:
    Джулия Уилан, Линда Холмс

  • Продолжительность: 9 часов 6 минут

  • Несокращенный

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 внутри, 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

.

Add a comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *