Состав болтушки: Лосьон противовоспалительный Болтушка салициловая+Zn 25 мл

Монастырская болтушка с цинком от прыщей, 100 мл

Монастырская болтушка с цинком от прыщей, 100 мл

Монастырская болтушка с цинком обладает уникальным составом, благодаря чему может очистить кожу от прыщей и угревой сыпи, затянуть мелкие раны и царапины, купировать воспалительные процессы. Цинк издавна зарекомендовал себя как эффективное антисептическое средство, которое обладает обеззараживающим и подсушивающим свойствами. А растительные масла и настои в составе болтушки применяются в народной медицине для дезинфицирования и смягчения кожного покрова, тем самым создавая своеобразный защитный слой, что способствует профилактике нежелательных проявлений.

Показания к применению: дерматиты, экземы, прыщи, акне, сыпь, воспалительные процессы, опрелости, язвы, угревая сыпь, раны, ожоги.

Применяется в народной медицине как средство от прыщей, угревой сыпи и акне.

Способ применения: перед применением взболтать! Нанести ватным диском на проблемные участки кожи 2-3 раза в сутки.

Состав: настои ромашки, гинкго билоба, календулы, шалфея, изопропиловый спирт, глицерин, крахмал, тальк, цинка оксид, вытяжка целебной тамбуканской грязи, масла усьмы, облепиховое, миндальное, виноградной косточки, ароматическая композиция эфирных масел.

• Вес: 134 г
• Тип индивидуальной упаковки: Без упаковки
• Длина упаковки: 3.8
• Высота упаковки: 11.8
• Ширина упаковки: 3.8
• Объем упаковки: 0.170
• Объем продукта: 0.29
• Объем бокса: 8.7
• Материал: См. на упаковке
• Вес, г/Объём, мл: 100
• Вид: Раствор
• РосЗакуп: Да
• Температурное ограничение: Нет
• Область применения: Для лица
• Тип кожи: Проблемная
• ШК WB: 6900064363476
• Производитель: Монастырская
• Страна производитель: Россия

Отправка заказа будет осуществляться из города Костанай.

Стоимость доставки оплачивается при получении заказа в пункте выдачи вашего города.

Для выставления счета юр. лицам и ИП просим связаться с нашим менеджером

Ваш заказ будет готов к отправке в течение шести рабочих дней после оплаты.

Доставка Вашего заказа возможна следующими способами:

• Казпочта
• Транспортной компанией «КИТ»
• Пункты выдачи компании «СДЭК»
• Экспресс-доставкой «СДЭК»
• Транспортной компанией «Авис»

Хрупкие товары (стеклянные товары, зеркала и прочее) отправляются в жесткой упаковке, что влечет за собой удорожание доставки

Универсальная яичная болтушка рецепт с фото

Сложность приготовления: Легко

Время приготовления: до 30 минут

Вегетарианство: лакто

Кухня: Домашняя

Кол-во порций: 1 порция

Тип блюда: Соусы

Ингредиенты для универсальной яичной болтушки на 1 порцию :

Рецепт приготовления универсальной яичной болтушки по шагам

Универсальная яичная болтушка в кулинарных книгах часто встречается еще под одним названием: «Сырой яичный соус». Эту болтушку используют для запеканок (как мясных, так и рыбных, овощных), заливной пиццы, теплых салатов. Готовится она очень просто и может 2-3 дня хранится в холодильнике в закрытой таре. Вам понадобится в мисочке взбить куриное яйцо с солью. Количество соли зависит от назначения болтушки.

Дальше к яйцам добавляется тертый сыр. Очень важный момент — сыр необходимо брать твердых сортов. Соленый или нет решать вам. Если сыр взять мягкий после выпекания болтушка будет кашеобразной и неприятной на вид. А вот твердый сыр будет приятно тянутся и держать форму украшая блюдо.

Последний компонент — сметана. Всегда используйте самую жирную сметану, благодаря которой готовое блюдо будет очень нежным. В рыбные запеканки так же можно добавить 3-4 ст. л. холодного молока для уменьшения привкуса яиц. Травы добавляются в самом конце после чего вся масса перемешивается миксером до однородности.

Хранить болтушку можно прямо в пиалочке, в которой она готовилась затянув последнюю пищевой пленкой. Пользуйтесь на здоровье=)

Анализ блюда на основе ингредиентов

продукт

белки

жиры

углев.

кКал

Куриное яйцо

14

13

1

173

Поваренная соль

0

0

0

0

Душица сушеная (орегано)

0

0

2

8

Базилик сушеный

0

0

1

5

всего в блюде:

41

45

5

588

всего в 1 порции:

41

45

5

588

всего в 100 граммах:

16

18

2

234

автор рецепта: Oduvanchik Юлия

дата публикации: 09.09.2013

просмотров: 6965

Похожие рецепты

Эссе из 5 абзацев и очерк «Опасность посещения кино» — Университет Галлодета

Алана Курчоне

Состав существительных и атрибуты у детей раннего возраста, которые поздно говорят

Алана Курчоне, Мишель Макрой-Хиггинс и Чон Мун Хён

Хантер-Колледж Кафедра патологии речи и аудиологии

Предпосылки : В этом исследовании изучались характеристики существительных в словарях поздних говорящих.Различия в характеристиках раннего словарного запаса у поздно говорящих людей и детей того же возраста, которые обычно развиваются, хорошо задокументированы. Однако сравнение между поздно говорящими и более молодыми сверстниками с совпадающим словарным запасом ограничено.

Методы : В этом исследовании были проанализированы словарные данные 14 поздних говорящих (средний возраст 24 месяца) и 14 сверстников, соответствующих словарному запасу (средний возраст 16 месяцев). Те, кто поздно говорит, использовали менее 50 слов и не совмещали слова. Родители сообщали об экспрессивных словарях детей, используя Опросник коммуникативного развития Макартура-Бейтса (CDI).Были проанализированы наиболее распространенные CDI-категории двух групп (например, животные) и характерные атрибуты (форма, материал, цвет, звук, плотность) каждого слова.

Результаты : поздние говорящие и сверстники, соответствующие словарному запасу, приобрели аналогичные категории CDI, но наиболее часто произносимые слова поздних говорящих относились к категории звуков животных , в то время как слова сверстников, соответствующие словарному запасу, чаще всего производились в продуктах питания / напиток категории. Кроме того, существительные с выдающимися атрибутами формы (например,г., мяч) доминировали в обеих группах; однако слова со звуковыми атрибутами (например, vroom) чаще произносились у поздних говорящих, чем у сверстников, соответствующих словарному запасу.

Заключение: Эти результаты показывают, что малыши, которые поздно говорят и сверстники с совпадающим словарным запасом, приобретают похожие словарные слова, но они могут использовать разные стратегии. Предпочтение поздно говорящих слов, представленных звуковыми атрибутами, может отражать стратегию компенсации их ограниченного словарного запаса.Результаты могут информировать цели вмешательства; Клиницисты могут рассмотреть возможность использования атрибутов существительных для обучения новым словам.

Как написать выступление на TED за 7 простых и быстрых шагов

В разговорной индустрии существует несколько способов добиться успеха. Самый очевидный путь — это игра с числами, в которой вы выступаете на как можно большем количестве событий. С другой стороны, второй вариант получения престижа — это сначала сделать это в вашей целевой отрасли. Например, если вы работаете в сфере финансов, вы в первую очередь доберетесь до последнего в финансовой отрасли.Оттуда вы перейдете к разговорной речи как к вторичной профессии, прежде чем в конечном итоге будете говорить на полную ставку. Во многих случаях именно этот маршрут приводит к приглашению на мероприятие TEDx или TED. В результате обучение тому, как писать доклад на TED, может быть немного менее структурированным, чем написание обычной речи.

Тем не менее, хотя написание выступления на TED может быть проблемой, преимущества выступления на мероприятиях TED намного превышают количество испытаний. Они не только великолепное дополнение к вашему резюме. Они также являются широко известным и легкодоступным способом поделиться своим сообщением.В отличие от личных мероприятий, поскольку выступления на TED также доступны бесплатно в Интернете, их проведение позволяет вам общаться с людьми и группами, которые в противном случае не имели бы возможности услышать ваше выступление. Вместе эти преимущества дополняют ваш авторитет. и увеличивают ваше присутствие, помогая подняться на вершину ораторской индустрии.

Итак, без лишних слов, давайте поговорим о том, как написать доклад на TED, который поразит вашу аудиторию. Хотя в этом руководстве мы сосредоточимся на семи приведенных ниже шагах, не стесняйтесь читать наш сопутствующий блог «Что такое TED Talk? Объяснение основ TED »для получения дополнительной информации об организации TED.

Выберите тему, которая вам интересна.

Прежде всего, для хорошего выступления на TED требуется отличная тема. Как правило, при выборе темы нужно ответить на четыре вопроса. Первый, рекомендованный организацией TED, — «Нова ли моя идея?» Здесь цель состоит в том, чтобы либо выбрать совершенно новую идею, либо по-новому взглянуть на старую идею. Точно так же второй вопрос спрашивает: «Интересна ли моя идея?» Независимо от возраста вашей темы, вы должны требовать внимания. Например, выступление доктора Гая Винча на TED Talk в 2019 году является прекрасным примером этого.Как психолог и оратор, доктор Винч берет общее представление о балансе работы и личной жизни и делает его актуальным в современной практике удаленной работы.

Это подводит меня к третьему вопросу, который следует иметь в виду, когда вы пишете доклад на TED: «Является ли моя идея фактической и реалистичной?» Вы хотите не только привлечь внимание аудитории, но и побудить их к действию. В своем выступлении доктор Винч предлагает создать метафорический барьер между вашей рабочей и личной жизнью. В конце концов, он рекомендует сделать это несколькими способами, но каждый из них достижим немедленно.Точно так же, выбирая тему, имейте в виду, что, хотя ваша идея может быть большой, действия, которые вы вдохновляете в аудитории, должны быть менее масштабными и реалистичными.

Наконец, в команде SpeakerFlow есть четвертый вопрос, который мы рекомендуем задать себе, когда вы пишете доклад на TED: «Заботится ли я о своей идее?» Неудивительно, что чем больше вы увлечены своей темой, тем легче будет написать доклад. Вы также будете более уверены в теме в целом, что позволит вам чувствовать себя более уверенно и комфортно на сцене.Кроме того, если вы увлечены своей идеей, скорее всего, вы ответите «да» на каждый из приведенных выше вопросов.

Создайте свое сообщение вокруг этой темы, сделайте его ясным и кратким.

Следующим шагом после выбора темы для выступления на TED является создание вокруг нее ясного и краткого сообщения. В лучшем случае выступления на TED длится 20 минут, некоторые — всего 10 минут. У такого дизайна есть две причины, первая из которых — для аудитории. Как видно на примере студентов во всем мире, существует множество факторов, которые влияют на продолжительность концентрации внимания людей.В свете этого, чем более кратко вы говорите, тем меньше вероятность отвлечения внимания аудитории. Еще одна причина, по которой выступления на TED остаются короткими, — это проверка ваших речевых способностей. С тех пор, как конференция TED впервые была проведена в 1984 году, их миссия заключалась в том, чтобы «изменить взгляды, жизни и, в конечном итоге, мир» с помощью идей их докладчиков. Это означает, что каждый спикер TED должен обладать исключительными знаниями в своей отрасли и уметь объяснять свои знания на разных уровнях.

В зависимости от вашей темы это легче сказать, чем сделать, особенно если вы обсуждаете сложную тему.Это еще одна причина выбрать тему, которая вам нравится. В большинстве случаев, чем больше вы о чем-то заботитесь, тем больше вы знаете. Благодаря этому вам будет легче определить самые важные вещи, которые нужно знать аудитории. Вам также будет легче, когда вы напишете доклад на TED, поскольку каждая из этих вещей может служить частью вашей речи. Это почти как в старшекласснике писать сочинение из пяти абзацев. Введение и заключение занимают два абзаца, оставив три, чтобы обрисовать себя.Когда вы пишете доклад на TED, тот же план применяется в большем масштабе, и самые важные части вашего сообщения — это основные абзацы.

Определите ключевой вывод для аудитории.

После обозначения важных пунктов, которые следует осветить в своем выступлении на TED, следующий фрагмент головоломки — определение ключевого вывода для вашей аудитории. В нашей аналогии с эссе это похоже на тезис в первом абзаце. Короче говоря, он должен ответить на вопрос: «Какое предложение или фразу следует запомнить аудитории, когда они уходят?» Если вы не знаете, как сформулировать свою диссертацию, команда Ethos3 прекрасно изложила ее в одном из своих руководств 2018 года.В нем они рекомендовали написать выступление на TED, а затем резюмировать его одним предложением. Хотя это звучит сложно, это в конечном итоге вынуждает вас максимально сузить ваше сообщение. Это облегчает слушателям запоминание вашего выступления и дает вам ориентир при его написании.

Еще больше вдохновения можно найти в названиях видео в библиотеке прошлых выступлений TED или на канале TED на YouTube. Некоторые из моих личных фаворитов включают «Опасные времена требуют опасных женщин» Пэт Митчелл и «Чтобы помочь решить глобальные проблемы, обратите внимание на развивающиеся страны» Брайта Саймонса.В каждом из этих примеров достаточно информации, чтобы понять, о чем идет речь, и составить представление об их аргументах. Точно так же ваш ключевой вывод должен быть увлекательным и лаконичным. Думайте об этом так, как будто вы разрабатываете его как мини-версию своей основной идеи, и помните вопросы, которые мы рассмотрели ранее. Это ново, интересно, основано на фактах и ​​реалистично? Могу ли я с энтузиазмом поддержать это? Если ваш ключевой вывод может ответить утвердительно, значит, вы готовы к следующей части головоломки.

Составьте доклад на TED как рассказ.

На этом этапе у вас должно быть все готово для написания выступления на TED. С изложением основных аргументов и сужением ключевого вывода остается лишь добавить развлекательный аспект. Это в основном то, где вы можете привнести свой личный стиль и по-настоящему сделать выступление на TED своим. Если вы опытный оратор, хотя выступления на TED уникальны, вы, вероятно, уже это усвоили.

С другой стороны, если вы новый оратор и все еще немного нервничаете по этому поводу, не беспокойтесь! Научиться писать доклад на TED — это все равно, что научиться писать любую речь в одном, более чем другом, способе: важность историй.Помимо фактов и доказательств, есть несколько менее структурированных способов сделать вашу речь больше рассказа, чем лекции. Это не только делает вас более понятным для аудитории. Это также еще один способ сделать ваше выступление на TED более интересным. В конце концов, все любят хорошие истории, верно?

Некоторые из простейших способов написать выступление на TED в виде рассказа описаны сценаристом и режиссером Диснея Эндрю Стэнтоном. В целом, один из лучших советов, которые он получил, можно найти в его собственном выступлении на TED от 2012 года: «Используйте то, что вы знаете.Нарисуйте из него. Это не всегда означает сюжет или факт. Это означает улавливать истину из того, что вы переживаете, выражая ценности, которые вы лично чувствуете глубоко внутри ». Короче говоря, ваша речь должна иметь начало, середину и конец, как рассказ, но она также должна быть личной. Ваша аудитория полна таких же людей, как и вы, поэтому, хотя быть немного эмоциональным может показаться пугающим, это также облегчает общение с вами. Если ты тоже можешь рассмешить их, это дополнительный бонус. 👏

Адаптируйте свои наглядные пособия к вашей аудитории, вашей истории и вашему бренду.

Помимо словесных аспектов выступления на TED, вы можете также рассмотреть визуальный компонент. Во многих примерах, которые мы затронули, это означает, что презентация слайд-шоу воспроизводится позади вас, когда вы говорите. В зависимости от глубины вашей темы и продолжительности вашего выступления сложность вашего слайд-шоу может варьироваться. Тем не менее, важно помнить, что все должно быть просто. Цель слайдов — дополнить то, что вы говорите, а не отвлечь от этого. Зная это, при создании наглядных пособий старайтесь избегать гифок или изображений, которые могут отвлекать или беспокоить.И наоборот, обратите внимание и на менее интригующие части своей речи. Затем создайте свои слайды, включив в них одно или два наглядного пособия по этим пунктам. Таким образом, вы можете заинтересовать всех и поделиться необходимой информацией, даже если она не интересна.

Другой момент, о котором следует помнить при написании выступления на TED, — это брендинг. При использовании любых наглядных пособий в своей речи убедитесь, что ваш стиль соответствует вашему устному языку и вашему бренду. Например, если вы говорите о том, как справиться с горем, избегайте слайд-шоу с голографическими гифками или ярко-розовой одеждой.Опять же, цель наглядных пособий — добавить к вашему сообщению и вашему сценическому образу. Это означает, что каждая часть вашего выступления на TED — одежда, язык тела, формулировки, каденция, наглядные пособия — работают вместе, чтобы передать ваше сообщение. Помните об этом, завершая черновую часть подготовки к выступлению на TED.

Практика, практика, практика.

Последний этап подготовки к мероприятию выступления на TED очень простой: практика, практика, практика. Перед как можно большим количеством людей отрепетируйте свою речь и повторяйте ее по мере необходимости.Даже будучи опытным оратором, вы можете не замечать каких-либо недостатков или вредных привычек, но ваша аудитория заметит их. Возьмем, к примеру, одну из моих профессоров в колледже — мы назовем ее мисс Смит. Хотя г-жа Смит была источником знаний, когда дело касалось микробиологии, она по незнанию была невероятно отвлекающим оратором. Во многом это было связано с ее постоянной жестикуляцией и драматичностью, с которой она двигала руками, когда говорила. Очевидно, ее ученикам было трудно следовать за ней, но я уверен, что по сей день она даже не осознает, что делает это.

Подводя итог, когда вы пишете доклад на TED и начинаете практиковаться, учитесь у мисс Смит и попросите кого-нибудь посмотреть, как вы выступаете. Они не только могут уловить любые привычки, отвлекающие от вашей речи. Они также могут высказать свое мнение о вашем языке тела или структуре вашей презентации. В общем, вы делаете доклад на TED для аудитории, лично и онлайн. Есть ли лучший способ убедиться, что вы достигли этой аудитории, чем заранее потренироваться с несколькими «тестовыми» аудиториями?

Помните, что показывать свои недостатки — это нормально.

Наконец, когда вы пишете доклад на TED, помните, что вам не обязательно быть идеальным. Очевидно, мы все хотим уточнить все в нашей презентации, от нашей одежды до языка тела и самих слов. Однако, даже если вы говорили раньше тысячи раз, нервничать или ошибаться — это нормально. Фактически, многие выступавшие на TED в прошлом чувствовали то же самое. Просто помните, как выразилась художница (и спикер TED) Дженис Тантон: «Страх — это просто ошибочная форма творчества». Вы вошли в ораторскую индустрию благодаря своему творчеству и энтузиазму, поэтому все, что вы считаете недостатком, делает вас еще более запоминающимся для вашей аудитории.К тому же, если вы и ошибаетесь на сцене, возможность посмеяться над собой также поможет вам соединиться с аудиторией.

В заключение хочу сказать, что существует бесчисленное количество наград и сертификатов ораторов, которые демонстрируют, насколько вы отличный оратор и какой у вас опыт. Такое же подтверждение происходит и от выступления от имени организации TED. Независимо от того, выступаете ли вы на небольшом мероприятии TEDx или на самой ежегодной конференции TED, наличие TED в вашем резюме незамедлительно дает лицам, принимающим решения, ответ.Другими словами, видя, что вы выступили с докладом на TED, они с большей вероятностью наймут вас!

Итак, в этом году, когда вы пишете доклад на TED для предстоящего мероприятия или просто работаете, чтобы привлечь внимание организации TED, запомните этот контрольный список. Не стесняйтесь также ознакомиться с иллюстрированным руководством по подготовке к TED или руководством докладчика TEDx, где вы найдете советы и рекомендации от самой организации TED.

Вы уже написали о TED в книгах? Дайте нам знать! Здесь, в SpeakerFlow, мы все о реальных связях с реальными людьми, и мы хотели бы поблагодарить вас и вашего выступления на TED.😊🎉

Bod Pod | Университет здравоохранения штата Юта

Чем отличается BOD POD с другими методами оценки жировых отложений?

Измерения состава тела с помощью BOD ​​POD оказались эквивалентными (без статистически значимой разницы) измерениям, полученным с использованием эталонных методов 4-секционной модели. BOD POD также называют «практическим золотым стандартом», потому что тестирование очень простое и обеспечивает отличную повторяемость.

Как BOD POD измеряет состав тела?

В системе отслеживания состава тела BOD POD Gold Standard используется запатентованная плетизмография с вытеснением воздуха для определения процента жира и обезжиренной массы у взрослых и детей.Простой 10-минутный тест состоит из измерения массы (веса) объекта с помощью очень точных электронных весов и объема, который определяется, сидя внутри камеры BOD POD. По этим двум измерениям рассчитывается состав тела человека.

BOD POD состоит из двух камер. Передняя, ​​или Тестовая камера, — это место, где сидит субъект, и состоит из сиденья, которое образует общую стену, отделяющую его от задней части, или эталонной камеры. Во время короткого периода сбора данных измерения объема дверь камеры защищена рядом электромагнитов и прокладкой.На общей стене установлена ​​диафрагма, которая во время испытаний колеблется. Это вызывает небольшие изменения объема внутри камеры, из которых измеряется реакция давления на эти небольшие изменения объема. Это делается путем измерения внутреннего объема пустой камеры BOD POD, а затем измерения его снова, когда субъект сидит внутри. Путем вычитания получается объем тела испытуемого. Например, если внутренний объем воздуха в пустой камере составляет 400 литров, а объем камеры уменьшается до 350 литров с субъектом внутри, объем тела субъекта будет 50 литров.

После определения массы и объема субъекта рассчитывается плотность тела и определяются относительные пропорции жировой и обезжиренной массы.

Сколько времени длится тест BOD POD?

Полный тест, включая распечатанные результаты, занимает около 10 минут. PEAK назначает 30-минутные встречи для оформления документов и объяснения результатов.

Насколько большой человек может поместиться в BOD POD?

BOD POD разработан с учетом самых разных форм и размеров человека.Благодаря просторному внутреннему пространству и огромному окну команды НФЛ и НБА, а также борцы сумо без труда используют BOD POD в обычном порядке. BOD POD может вместить людей ростом до 7 футов и 550 фунтов.

Влияет ли одежда и / или волосы на результаты BOD POD?

Одежда, волосы, украшения и очки могут оказывать значительное влияние на измерения объема и массы, выполняемые во время теста BOD POD. Поэтому КРАЙНЕ ВАЖНО, чтобы все испытуемые, прошедшие тестирование в BOD POD, сняли все украшения и очки и во время тестирования носили минимально облегающую одежду, такую ​​как купальник из лайкры® или спандекс®.Однослойные компрессионные шорты и / или легкие спортивные бюстгальтеры также являются приемлемой одеждой (без прокладки и косточек).

Также необходимо надевать шапочку для плавания, чтобы сжимать воздушные карманы в волосах.

Чего мне следует ожидать во время теста BOD POD?

Соответствие участника тестированию в BOD POD очень просто. Вам нужно только удобно и тихо посидеть внутри BOD POD в течение короткого периода измерения (без разговоров и смеха). Могут быть слышны звуки, связанные с открытием и закрытием клапанов, но большинство людей не подозревают о небольших изменениях давления, которые происходят во время теста BOD POD.Некоторые люди отметили ощущение, подобное ощущению при перемещении с первого на второй этаж в лифте.

Могут ли испытуемые проходить тестирование в BOD POD сразу после тренировки или еды?

Нет. Субъекты должны подождать не менее двух часов после тренировки или еды и всегда находиться в полностью расслабленном состоянии (нормальное дыхание) во время тестирования в BOD POD.

Как мне записаться на прием?

Позвоните в одно из двух перечисленных ниже мест.

Разница между дисграфией и расстройством экспрессивной речи | Разобрался

Печать Code Talker студента дизайнера для украшения номерных знаков

ФЛАГСТАФФ, Аризона — Талант и поддержка сообщества в очередной раз обеспечили победу молодому графическому дизайнеру Флагстаффа.

Алисса Уильямс, 17 лет, выпускница средней школы Флагстаффа, скоро увидит свой победный дизайн на ходу — на специальных номерных знаках ветеранов Аризоны.

«Если это на машине, и они путешествуют, люди увидят это со всей страны.Я думаю, что это довольно безумие, просто представить себе людей, которые увидят мой дизайн », — сказал Уильямс Arizona Daily Sun.

Конкурс дизайна печати Code Talker — онлайн-конкурс, проводимый Министерством транспорта штата Аризона и Управлением губернатора по племенным отношениям, попросил студентов из числа коренных американцев создать дизайн, отражающий вклад говорящих по кодексу из различных племенных наций. Победитель получит печать на номерном знаке.

Номерной знак, на котором будет стоять печать Code Talker, является одним из семи специальных номерных знаков ветеранов, утвержденных в прошлом году в законопроекте Arizona House о награждении ветеранов за их службу в зарубежных конфликтах.

Пять разработок, созданных студентами, были отобраны комитетом и выставлены на публичное голосование. Дизайн Уильямса — говорящего по коду навахо в униформе на фоне силуэта Долины монументов — победил, набрав 61% из более чем 20 000 голосов.

«Говорящие о коде боролись за нашу свободу, поэтому теперь я могу отплатить им тем, что у меня получается лучше всего: свободным творчеством», — сказал Уильямс. «Я хотел сделать что-нибудь, чтобы поблагодарить героев нашей страны за их жертвы. Я хотел отплатить за услугу ».

В прошлом году еще один дизайн Уильямса — с помощью местных избирателей — помог школе Флагстаффа выиграть главный приз общенационального конкурса Vans Custom Culture в размере 75 000 долларов за школьные художественные программы.Это был первый год, когда школа смогла принять участие в конкурсе, и первая победа в Аризоне в конкурсе, проводившемся десятилетней давностью, в котором ученики украшают две пары белых туфель Vans, представляя стили «Местный вкус» и «Off The Wall».

Уильямс обратился к местному характеру с помощью таких элементов, как осины и керамические изделия коренных американцев, в то время как одноклассница Николь Догерти сосредоточилась на ярких узорах и персонажах и установила обувь на роликовых коньках для создания образа «вне стены».

Помимо конкурса Vans, Williams также выиграла региональный конкурс графического дизайна и местный конкурс на дизайн нового грузовика.

Она сказала, что рада возможности использовать свое цифровое искусство в конкурсе Code Talker. Для конкурса Vans от нее требовалось рисовать и раскрашивать обувь.

«Мне они оба нравятся, но цифровое искусство круче», — сказала она. «С цифровым искусством можно сделать так много всего. Рисуя и раскрашивая на бумаге, просто невозможно получить одно и то же ».

За несколько дней до истечения срока подачи заявок отец Уильямс обнаружил конкурс и порекомендовал ей подать заявку. Уильямс начал исследовать говорящих с кодом навахо и был вдохновлен онлайн-фотографиями конкретной статуи: Мемориала ветеранов говорящих с кодом навахо в Window Rock.

Помимо написания сопроводительного эссе, она потратила около четырех часов на создание печати, рисование на планшете, начиная с точки фокусировки, а затем заполняя ее вокруг, как она это делает со всеми своими рисунками.

«Даже с первого года работы со мной у нее было невероятное чутье на детали и композицию. Она ничего не скрывает, — сказала учитель графического дизайна в Флагстаффской школе Кейли Квик. «Просто супер воодушевляет видеть ее работу, видеть, что она делает. В юности приятно видеть, как она переходит во взрослую жизнь, и, как и многие мои ученики, то, что они собираются принести нашему обществу.Я все время это вижу в школе. Это просто потрясающе ».

Уильямс заявила, что выиграть конкурс в одиночку было бы невозможно.

«Я просто хочу сказать всем спасибо. Все вы помогли мне добиться этой победы. Каждый лайк, публикация и голосование приближали меня к победе, и я очень ценю всех вас за это », — сказала она. «Спасибо за то, что поверили в меня и в мой замысел. Вы все очень упрощаете мою работу, и это заставляет меня еще больше увлекаться тем, чем я занимаюсь.”

Уильямс сказала, что планирует изучать графический дизайн после окончания средней школы и, возможно, когда-нибудь превратиться в собственный бизнес. Она уже создала бизнес-страницы для «Alyssa Williams Design» в Facebook и Instagram, чтобы начать делиться своими визуальными творениями с более широкой аудиторией.

Маленькие миры и рост семантической сети у типичных и поздно говорящих

Abstract

Сетевой анализ показал, что системы от социальных сетей до электросетей часто включают небольшую мировую структуру — с локальной кластеризацией, но глобальным доступом.Важно отметить, что структура малого мира также характеризует семантические сети взрослого человека. Более того, модель связности этих зрелых сетей согласуется с процессами лексического роста, в которых дети добавляют новые слова в свой словарный запас на основе структуры среды обучения языку. Однако до сих пор нет прямых доказательств того, что индивидуальная структура семантической сети ребенка связана с его ранним изучением языка. Здесь мы показываем, что, хотя обычно развивающиеся детские сети в раннем возрасте демонстрируют структуру маленького мира уже в 15 месяцев и содержат всего 55 слов, дети с задержкой речи (поздно говорящие) имеют эту структуру в меньшей степени.Это подразумевает неадаптивную предвзятость в усвоении слов для тех, кто поздно говорит, что потенциально указывает на предпочтение «необычных» слов. Полученные данные являются первым доказательством связи между связью в маленьком мире и лексическим развитием отдельных детей.

Образец цитирования: Бекадж ​​Н., Смит Л., Хиллз Т. (2011) Маленькие миры и рост семантической сети у типичных и поздно говорящих. PLoS ONE 6 (5): e19348. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0019348

Редактор: Матяз Перк, Университет Марибора, Словения

Поступила: 2 февраля 2011 г .; Принята к печати: 28 марта 2011 г .; Опубликовано: 11 мая 2011 г.

Авторские права: © 2011 Beckage et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Это исследование было поддержано грантом NICCHD HD028675 Линде Смит и грантом Швейцарского национального научного фонда (100014 130397/1) Thomas Hills. Первый автор поддержан стипендиями для аспирантов Национального научного фонда.Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Введение

Изучение динамики и структуры сложных систем привело к особенно важным выводам о взаимосвязях между ростом, структурой и функцией системы. Например, паттерн роста соединений во всемирной паутине (продукт ссылок с одной страницы на другую) создает подобные концентраторам паттерны связи, которые поддерживают информационные и социальные функции сети.Рост, структуру и функцию можно понять в терминах набора связанных математических свойств в рамках сетевого анализа [1]. Сетевой анализ использовался для понимания таких обширных тем, как посещаемость южными женщинами общественных мероприятий [2], сети цитирования опубликованных научных статей [3] и нейронные сети в человеческом мозге [4].

В психологии и лингвистике сетевой анализ широко применяется к семантическим знаниям человека [5] — [9].Эти анализы связаны структурными свойствами разговорного языка, которые, как известно, являются неотъемлемой частью языкового производства и обработки, с предполагаемыми процессами роста, которые создают сеть [9] [11], [12]. Анализ отношений между ростом, структурой и функцией семантической сети дает новую возможность для понимания того, как типичные и атипичные модели роста могут иметь отношение к функциональной языковой обработке. Этому и посвящена настоящая статья.

Наша отправная точка — открытие, что зрелые семантические сети обладают свойствами малого мира [6], [9], [13].Эти свойства позволяют использовать большое количество локальной структуры в сочетании с глобальным доступом. Внутри этих семантических сетей существует значительная локальная структура в виде кластеров слов, которые сильно взаимосвязаны друг с другом семантической связью, которая может быть связана с представлениями категорий [14]. Однако даже с этими плотными кластерами некоторые слова действуют как мосты и, возможно, как концентраторы, соединяя семантически удаленные кластеры друг с другом. Этот глобальный доступ понимается как обеспечивающий легкий переход от одного кластера к другому и, как полагают, поддерживает онлайн-обработку и понимание языка [6], [15].

Хотя предполагалось, что эта функциональная сетевая структура связана с ростом семантических сетей [9], [11], [12], прямых доказательств нет. Мы также не знаем, играют ли эффективные структурные свойства связности роль в овладении лексикой у детей. Одним из индикаторов того, что может существовать связь между ранним лексическим усвоением и структурой семантической сети, является то, что возраст усвоения отдельных слов связан с семантической структурой речи, ориентированной на детей, а также с паттерном связности слов в зрелом языке [9]. , [11], [12].

В этой предыдущей работе по возрасту усвоения определенных слов и их роли в семантических сетях использовались нормативные данные о словах, которые дети обычно знают в данном возрасте, и были созданы сети, соединяя слова в нормативных словарях в соответствии с семантической связью, как указано в собранных корпусах. из письменной или устной речи, данных свободных ассоциаций или кодированных вручную наборов слов [9], [11], [12]. Таким образом, этот анализ сетей на раннем этапе развития раскрывает в лучшем случае структуру семантической системы для некоторого пользователя общего языка, но не для отдельного пользователя.Чтобы определить, может ли структура быть связана с усвоением, в настоящей работе впервые исследуется структура семантических сетей отдельных детей и связь между индивидуальными различиями в этой структуре и индивидуальными различиями в скорости лексического развития.

Используемый нами методологический подход заключается в изучении структуры семантических сетей детей, которые имеют типичный или очень маленький словарный запас для их возраста и пола. Мы выбрали этот подход, потому что прошлые исследования показывают, что размер словарного запаса на любом этапе развития является сильным предиктором будущей скорости лексического роста даже у детей без известных нарушений развития [16], [17], [18], [19].Действительно, объем словарного запаса ниже 20-го процентиля для возраста и пола является маркером значительного риска будущих трудностей в изучении и обработке языка [19], [20], [21], [22], [23], [ 24]. В литературе, посвященной детскому языку, этих детей из группы риска часто называют «поздно говорящими» — термин, который мы будем использовать здесь из-за его обычного употребления, хотя это в некоторой степени неправильное употребление. Эти дети часто начинают говорить позже, чем обычно, но ключевым фактом является то, что они демонстрируют более медленные темпы роста словарного запаса и меньшие размеры словарного запаса для своего возраста даже после учета их начальной задержки: разница, которая часто сохраняется и предсказывает дальнейшие трудности в обработке речи. задачи по крайней мере в позднем детстве [19], [20], [21], [22], [23], [24].Таким образом, типичные и поздно говорящие люди показывают очень разные темпы увеличения словарного запаса. Связаны ли эти различия в темпах роста с различиями в структуре их ранних семантических сетей?

Методы

Мы сравнили словари и соответствующие семантические сети для 66 детей (в возрасте от 15 до 36 месяцев), чей словарный запас был либо типичным для их возраста (n = 39), либо размер словарного запаса был небольшим для их возраста (n = 27). ).

Детские словари были собраны с помощью широко используемого родительского контрольного списка, инвентаря коммуникативного развития (младенческая форма), надежного и достоверного показателя лексического развития [25], [26].Семантическая сеть каждого ребенка была получена из списка слов, которые, по словам родителей, их ребенок использует в повседневной речи. Чтобы построить сеть каждого ребенка, мы соединили слова в словарном запасе каждого ребенка в соответствии со статистикой совместной встречаемости слов в нормативной языковой среде обучения. В частности, мы использовали статистику совместной встречаемости в корпусе CHILDES [27] — большой базе данных примерно из 2 миллионов слов детской речи, ориентированной на англоговорящих детей в возрасте от одного до четырех лет, для получения дополнительной информации см. [ 12].Таким образом, узлами в сети каждого ребенка были слова, известные этому ребенку, а связи между узлами отражали семантические отношения в языке в целом и не были специфичными для среды обучения отдельного ребенка. Полученные сети были ограничены по размеру и содержанию словами, о которых спрашивали в анкете. Он состоял из 291 всего слова (после удаления рутинных и временных слов), из которых 204 были существительными, 51 — глаголами и 36 — другими типами речи. Мы выбрали статистику совместной встречаемости в качестве индекса семантической взаимосвязи, потому что она является объективным показателем, который объединяет семантическую, концептуальную и синтаксическую взаимосвязь [28], [29].Они также показали способность предсказывать овладение языком в предыдущей работе [12]. Таким образом, в сетях слово A было связано со словом B, если оно появилось в первых пяти словах, следующих за словом B, давая направленную сеть, в которой отношение A к B не подразумевает, что B также соединяется с A. Размер окна из пяти было основано на предыдущей работе, в которой изучалась предсказательная сила при различных размерах окон [12].

Для каждой отдельной детской сети мы вычислили три сетевых статистики, усредненные по всем словам в сети.Это были внутренние градусы, коэффициент кластеризации и геодезическое расстояние. In-степень вычислялась как количество уникальных типов слов, предшествующих данному слову в корпусе; то есть количество ребер в сети, которые указывают на это слово. Коэффициент кластеризации узла, ci , был рассчитан путем определения количества соединений между ближайшими соседями этого узла (узел i ). Количество возможных соединений, которые могут существовать между соседями, определяется степенью узла, ki , следующим образом:.В таком случае коэффициент кластеризации представляет собой долю наблюдаемых связей, среди возможных:. Это значение было усреднено по всем узлам, чтобы получить средний коэффициент кластеризации для всей сети. Коэффициент кластеризации — это общепринятая мера локальной структуры в сети. Геодезическое расстояние было вычислено как средняя длина кратчайшего пути между любыми двумя узлами и является мерой глобального доступа слов в сети. Вместе эти три статистики предоставляют три разных уровня информации о структуре сети.Следует отметить, что эти статистические данные не были независимыми с коэффициентами корреляции для графов случайного сбора данных в диапазоне от 0,60 для внутренних степеней и коэффициента кластеризации до 0,76 для внутренних градусов и геодезических расстояний. Обзор сетевого анализа в целом и этой статистики в частности см. В [1], [30], а об использовании в семантических сетях см. [5], [9], [14].

Поскольку структуру в сети любого отдельного ребенка нельзя осмысленно интерпретировать, не зная, какая структура обеспечивается изучаемым языком, мы сначала сгенерировали для каждого ребенка выборку из 300 сетей случайного сбора данных , которые содержат случайно выбранный набор n слов (где n равно размеру словарного запаса данного ребенка).Слова были случайным образом выбраны из возможных 291 слова родительского контрольного списка и, следовательно, возможных слов в сети любого ребенка. Затем границы между этими случайно выбранными словами были построены из той же самой матрицы совместной встречаемости CHILDES, которая использовалась для определения границ в сети отдельного ребенка. Для каждого ребенка полученная структурная статистика была усреднена по 300 случайным сетям. Эти сети случайного приобретения включают структуру среды обучения языку, но удаляют сетевую структуру, созданную процессом языковой выборки ребенка по мере того, как он изучает слова.

Эти сети случайного приобретения затем сравнивались со 100 случайными графами Эрдеша-Реньи (ER-графы; [31]), созданными для словаря каждого отдельного ребенка. Эти графы ER содержат такое же количество вершин, что и сеть ребенка, и такое же количество ребер, что и сеть случайного приобретения, но удаляют как структуру, присущую среде изучения языка, так и структуру, характерную для словаря конкретного ребенка. Сети случайного приобретения включают структуру среды обучения, но удаляют любые упорядоченные модели роста.Сравнение этих сетей со случайными графами того же размера обеспечивает прямую оценку структуры из-за связей между словами, которые предстоит выучить в учебной среде, которая не зависит от конкретных слов, выученных каким-либо ребенком, и, следовательно, не зависит от сама модель роста.

Результаты

Как будет выглядеть семантическая структура для случайных изучающих язык?

Рисунок 1 показывает, что графы случайного сбора данных имеют значительно более локальную структуру, чем случайно сгенерированные ER-графы, на что указывает более высокий коэффициент кластеризации.По замыслу, как графы случайного сбора данных, так и графы ER имеют одинаковое количество ребер и узлов, но распределение ребер в графах случайного сбора данных, которое основано на случайно выбранных словах, но структурированные соединения, благоприятствует локальной кластеризации, в которой слова часто связаны со своими соседями, тогда как графы ER, основанные на случайных связях между одним и тем же количеством узлов, этого не делают. Эта увеличенная локальная структура не вредит глобальной структуре по сравнению с графами ER: среднее геодезическое расстояние, хотя и значительно больше для графов случайного захвата, чем для графов ER, все же похоже на ER-граф, при этом ER-графы имеют средняя длина кратчайшего пути 1.61 в отличие от средней длины пути 1,78 для сетей случайного захвата. Сети случайного захвата также имеют более высокую медианную степень, что позволяет предположить, что некоторые узлы могут действовать как концентраторы. Это указывает на то, что сеть случайного сбора данных (далее именуемая просто случайной сетью) может иметь распределение степеней, имеющее тенденцию к сети без масштабирования (по сравнению с сетью ER, которая приводит к распределению степеней Пуассона) [32]. Короче говоря, среда обучения языку, как показывает большой корпус речи, ориентированной на детей, так структурирована, что если бы обучение состояло только из добавления слов, выбранных наугад, это дало бы лексическую связь с локальной структурой и глобальным доступом.Эта случайно приобретенная структура, возникающая из естественной структуры речи, достаточно сильна, так что случайная выборка очень небольшого количества слов из корпуса из двух миллионов слов демонстрирует эту небольшую мировую структуру. Вкратце, для сетей, состоящих из слов, которые выучили раньше, структура маленького мира не зависит от модели роста, которая предпочтительно приобретает одни слова перед другими.

Рис. 1. Случайные сети сбора данных, полученные из среды обучения, демонстрируют структуру, отличную от сопоставимых случайных графов Erd ő s Rényi (ER).

Когда семантическое родство использовалось для обеспечения связи между словами, сети ER показали меньшую кластеризацию и более низкую среднюю степень, чем сети случайного сбора данных, даже при сопоставлении по плотности, что указывает на то, что языковая среда более структурирована, чем ее случайный эквивалент. Чтобы сгенерировать образцы случайных графов приобретения, мы выбрали 100 случайных наборов слов, количество которых равно объему словарного запаса каждого ребенка. Границы в случайных сетях сбора данных были основаны на тех же данных совместной встречаемости, которые использовались для построения сетей отдельных детей.Затем это было усреднено для получения единого набора сетевой статистики, представляющей случайное приобретение для данного ребенка. Сети ER были построены так, чтобы содержать такое же общее количество ребер, что и усредненный граф случайных приобретений, со 100 повторениями на уровне отдельного ребенка. Все пары существенно различаются (p <0,0001), при этом темно-серый цвет представляет собой случайные графики ER, а светло-серый представляет графики случайного сбора данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0019348.g001

Имеют ли типичные и поздние говорящие одинаковую структуру семантической сети?

Однако сохранение этой небольшой структуры мира в учебной среде не наблюдается как у типично развивающихся детей (TD), так и у поздно говорящих (LT). В то время как сети детей TD демонстрируют те же структурные свойства, что и случайные сети, дети LT демонстрируют гораздо меньшую структуру мира, чем их сети случайного приобретения. Это говорит о том, что LT отбирают образцы из языковой среды обучения таким образом, что теряют часть структуры, присущей языку.На рисунке 2 показаны две дочерние сети, одна от дочернего TD и одна от дочернего LT, с аналогичными объемами словарного запаса. Эти две сети сильно различаются по структуре: сеть дочернего TD показывает больше возможностей соединения (в степени), более локальную структуру (коэффициент кластеризации) и более глобальный доступ (геодезическое расстояние), чем сеть дочернего LT. Эти различия характеризуют данные по детям TD и LT в целом, как показано на рисунке 3. Если не указано иное, значимость измерялась на основе парного t-критерия, в котором каждый человек сравнивался со средней сетевой статистикой их сопоставленных по размеру графов случайного сбора данных. .Были проведены другие анализы, такие как t-тест для одного образца для каждого человека, с аналогичными результатами. Парный t-критерий предлагал статистический метод, с помощью которого можно было проводить индивидуальные и перекрестные сравнения групп. Используя этот анализ, мы обнаружили, что сети LT имели значительно более низкую медианную входящую степень (t (df) = 29, парные, p <0,001), чем соответствующие сети случайного сбора данных подобранного размера, тогда как сети TD не различались. значительно от их случайных сетей подобранного размера (t (df) = 37, парный, p = 0.097). Аналогичным образом, коэффициенты кластеризации для сетей LT были меньше, чем коэффициенты для соответствующих случайных сетей (t (df) = 29, парные, p <0,001): снова TD-сети не отличались от случайных сетей (t (df ) = 37, парный, р = 0,99). Кроме того, сети LT показали значительно более низкую кластеризацию, чем сети детей TD с контролируемым объемом словарного запаса (линейная модель, p = 0,003, скорректировано R 2 = 0,14, f (df) = 65).Короче говоря, сети LT менее связаны и имеют меньшую мировую структуру, чем случайные сети и сети TD.

Рисунок 2. Сетевые графики для двух отдельных детей.

На графике слева показан типично развивающийся (TD) ребенок (17 месяцев, 40%), а на графике справа — ребенок из группы риска, поздно говорящий (LT) (24 месяца, 10%). Сеть ребенка TD включает 60 слов из продуктивного словаря ребенка, а сеть ребенка LT из группы риска включает 61 слово из продуктивного словаря ребенка.Очевидные визуальные различия в сетях подтверждаются различиями в соответствующей таблице, при этом типичная сеть говорящего показывает более высокий коэффициент кластеризации и более высокую внутреннюю степень, но меньшее геодезическое расстояние, чем LT. Эти различия постоянны как на индивидуальном, так и на популяционном уровне.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0019348.g002

Рис. 3. Соотношения различий по сравнению с подобранными детьми случайными сетями сбора данных как для типичных говорящих (TD, темно-серый), так и для поздних говорящих (LT, светло-серый).

TD-дети демонстрируют незначительные (p = 0,0970) эффекты большей медианы in-степени, а LT-дети показывают значительно меньшую (p <0,001) медианную in-степень, чем случайные сети сбора данных. В то время как у детей TD есть коэффициенты кластеризации, неотличимые от случайного приобретения, поздние говорящие имеют значительно меньшую (p <0,001) кластеризацию, чем их парные сети случайного захвата. У TD нет существенной разницы между их парными сетями случайного захвата, тогда как у LT значительно выше (p =.0092) геодезическое расстояние. Планки погрешностей указывают на стандартную ошибку.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0019348.g003

Сети, основанные на словарях детей LT, также имеют меньший глобальный доступ, чем случайные сети и сети детей TD. В общем, по мере того, как маленькие мировые сети становятся больше, становится возможным больше соединений, а геодезическое расстояние (то есть кратчайшее расстояние между двумя узлами) стремится к меньшим значениям [13]. В случайно сгенерированных языковых сетях и в словарях типично развивающихся детей низкая геодезическая дистанция (менее 2) очевидна во всех словарях, содержащих не менее 75 слов.Напротив, даже с более чем 100 словами некоторые сети LT имеют средние геодезические расстояния намного больше 2. Они также показывают значительно более высокие геодезические расстояния, чем их случайные графы захвата (t (df) = 29, парные, p = 0,009) . Эффект сохраняется при сравнении поздно говорящих и типично развивающихся детей в линейной регрессии с учетом размера словарного запаса (линейная модель, p = 0,007, скорректировано R 2 = 0,12, f (df) = 65) Таким образом, длина пути , потенциально важный фактор в языковой обработке, больше в словарях детей LT — для любого заданного размера словаря — чем можно было бы предсказать при случайной выборке слов или по сравнению со словарями их TD-сверстников.Также следует отметить, что существует значительная взаимосвязь между типом слова (существительные, глаголы и другие слова) и типом говорящего (p = 0,04), что обусловлено тем, что типичные говорящие имеют меньшую долю других слов (не существительное и невербальные слова), чем поздние говорящие ( M = 0,08 против 0,11, соответственно; апостериорный t-тест, t (67) = 2,62, p = 0,01). Однако результаты, представленные на рисунке 3, не различались статистически, если сети состояли только из существительных и глаголов.Таким образом, разница в сетевой структуре между типичными и поздно говорящими людьми, по-видимому, обусловлена ​​не различиями в распределении типов слов, которые знают дети, а лежащими в основе структурными различиями.

Обсуждение

Эти результаты показывают, что свойства лексической связности, которые, как считается, облегчают языковую обработку, очевидны в довольно небольших словарях очень маленьких детей и, таким образом, могут играть роль в усвоении слов и языковой обработке в начале изучения языка.Результаты также показывают, что эти свойства характеризуют отдельные семантические сети, а не только нормативные [11], [12], и что связность малого мира в семантических сетях отдельных детей связана со скоростью лексического развития ребенка: дети, которые строят свои словари в нормальном темпе имеют словари с небольшими свойствами мира; в то время как поздние говорящие — которые, вероятно, в дальнейшем обнаружат трудности с языковой обработкой — демонстрируют структуру этого маленького мира в гораздо меньшей степени.

Эти результаты также поднимают новые вопросы о природе процессов роста, которые приводят к паттернам связности в семантических сетях. Основываясь на наблюдении за структурой маленького мира, Стейверс и Тененбаум [9] предложили механизм роста с использованием предпочтительного присоединения, в соответствии с которым высокая связность в известной сети выбирает ввод новой информации из среды обучения, см. [10] для обзора. Напротив, настоящие результаты показывают, что даже случайное заучивание слов приведет к небольшой структуре мира.Если это так, то ключевой открытый вопрос заключается в том, почему дети, которые медленно изучают язык, не усваивают наборы слов, которые демонстрируют структуру маленького мира, как обычно развивающиеся дети. Есть как минимум три возможности. В среднем случайный выбор может дать словари, которые демонстрируют небольшую структуру мира, но некоторые случайно выбранные наборы слов — нет. Таким образом, возможно, что все дети более или менее случайно выбирают слова, но случайно некоторые дети выбирают плохо структурированный набор и, как следствие, поздно начинают говорить.Это кажется маловероятным, учитывая, что нормативные данные показывают, что дети не выбирают слова случайным образом [11], [12]. Кроме того, сохраняются задержки в лексическом обучении, и процесс случайного выбора со временем самокорректируется.

Вторая возможность состоит в том, что среда изучения языка для поздно говорящих каким-то образом искажена, проявляя другие структурные свойства, чем среда типичного говорящего. Известно, что родители детей с задержкой речевого развития приспосабливают свой язык к уровню развития своего ребенка, и задержка речевого развития происходит в семьях; однако есть и другие свидетельства того, что родной язык сам по себе не является ключевой причиной задержки речевого развития у этих детей [26], [33].Короче говоря, это возможность, которую необходимо проверить с помощью сетевого анализа структуры языка, адресованного отдельным детям.

Остающаяся возможность состоит в том, что дети с задержкой речевого развития выбирают среду изучения языка таким образом, чтобы ограничивать усвоение семантически связанных слов [11], [12], например, путем предвзятого усвоения слов, которые являются особенно новыми (т. Е. «Чудаками»). ) относительно слов, которые они уже знают. Так, например, ребенок, использующий стратегию «чудака», с большей вероятностью выучит слово «телефон», чем «собака», после того, как выучит слово «кошка», потому что «телефон» менее семантически похож на слово «кошка». , который ребенок уже знает.Формально это было бы полной противоположностью модели ассоциатов [12] для объяснения типичного развития. Для этой «чудаковатой» модели слова будут изучаться на основе отсутствия ассоциативных связей с уже известными словами, в отличие от того, чтобы быть подготовленными к обучению с помощью ассоциативных связей; изменение знака в параметре чувствительности приманки модели соучастников могло бы создать это различие. Важно отметить, что соблазн модели ассоциированных людей предсказывает раннее овладение языком для типичных говорящих [12].В будущем анализе необходимо будет изучить продольную прогрессию усвоения слов у типичных и поздно говорящих людей, чтобы определить, усваиваются ли слова по-разному для этих групп населения, в зависимости от того, какие слова уже известны.

Благодарности

Спасибо Лиз Ганнибал и группе CDL в Университете Индианы за сбор данных и Брайану Риордану за помощь с корпусами CHILDES.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: NB LS TH.Проанализированы данные: NB TH. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты для анализа: NB LS TH. Написал статью: NB LS TH.

Список литературы

1. 1. Ньюман MEJ (2003) Структура и функции сложных сетей. SIAM Review 45: 167–256.
2. 2. Дэвис Г.Ф., Гарднер Б.Б., Гарднер М.Р. (1941) Глубокий Юг. Чикаго: Издательство Чикагского университета.
3. 3. Сеглен П. О. (1992) Асимметрия науки. Журнал Американского общества информационных наук 43: 628–638.
4. 4. Sporns O (2002) Сетевой анализ, сложность и функции мозга. Сложность 8: 56–60.
5. 5. Борге-Холтхофер Дж., Аренас А. (2010) Семантические сети: структура и динамика. Энтропия 12: 1264–1302.
6. 6. Канчо Р.Ф., Соле Р.В. (2001) Маленький мир человеческого языка. Труды Лондонского королевского общества, серия B: Биологические науки 268: 2261.
7. 7. Коллинз AM, Loftus EF (1975) Теория распространения-активации семантической обработки.Психологический обзор 82: 407–428.
8. 8. Коллинз AM, Quillian M (1969) Время извлечения из семантической памяти. Журнал вербального обучения и вербального поведения 8: 240–247.
9. 9. Steyvers M, Tenenbaum JB (2005) Крупномасштабная структура семантических сетей: статистический анализ и модель семантического роста. Когнитивная наука 29: 41–78.
10. 10. Ньюман MEJ (2001) Кластеризация и предпочтительное присоединение в растущих сетях. Physical Review E 64: 25102.
11. 11. Hills TT, Maouene M, Maouene J, Sheya A, Smith LB (2009) Продольный анализ ранних семантических сетей: предпочтительное присоединение или предпочтительное приобретение? Психологическая наука 20: 729–739.
12. 12. Hills TT, Maouene J, Riordan B, Smith LB (2010) Ассоциативная структура языка: контекстное разнообразие в раннем изучении слов. Журнал памяти и языка 63: 259–273.
13. 13. Watts DJ, Strogatz SH (1998) Коллективная динамика сетей «маленького мира».Природа 393: 440–442.
14. 14. Hills TT, Maouene M, Maouene J, Sheya A, Smith LB (2009) Категориальная структура общих признаков в сетях ранее выученных существительных. Познание 112: 381–396.
15. 15. Банавар Дж. Р., Маритан А., Ринальдо А. (1999) Размер и форма эффективных транспортных сетей. Природа 399: 130–131.
16. 16. Бейтс Э., Марчман В., Тал Д. Д., Фенсон Л., Дейл П. С. и др. (1994) Развивающие и стилистические вариации в составе раннего словарного запаса.Журнал детского языка 21: 85–123.
17. 17. Dupuy H (1974) Обоснование, разработка и стандартизация основного словарного теста. Вашингтон, округ Колумбия: Типография правительства США.
18. 18. Фенсон Л., Дейл П.С., Резник Дж. С., Тал Д. Д., Бейтс Э. и др. (2002) Опись коммуникативного развития МакАртура: руководство пользователя и техническое руководство. Пол Х. Брукс.
19. 19. Thal DJ, Bates E, Goodman J, Jahn-Samilo J (1997) Непрерывность языковых способностей: исследовательское исследование поздно и рано заговоривших малышей.Нейропсихология развития, 13: 239–273.
20. 20. Андерсон Р.К., Фрибоди П., Гатри Дж. (1985) Знание словарного запаса. Теоретические модели и процессы чтения 3: 343–371.
21. 21. Мойл М.Дж., Эллис Вайсмер С., Эванс Дж.Л., Линдстром М.Дж. (2007) Продольные отношения между лексическим и грамматическим развитием у обычных и поздно говорящих детей. Журнал исследований речи, языка и слуха, 50 (2), 508. ASHA.
22. 22. Рескорла Л. (2002) Результаты обучения языку и чтению до 9 лет у поздно разговаривающих детей ясельного возраста.Журнал исследований речи, языка и слуха 45: 360.
23. 23. Weismer SE (2006) Типичные говорящие, поздно говорящие и дети с определенными языковыми нарушениями: спектр языковых способностей? Языковые расстройства с точки зрения развития: Очерки в честь Робина С. Чепмена: 83.
24. 24. Зубрик С.Р., Тейлор С.Л., Райс М.Л., Слегерс Д.В. (2007) Позднее появление языка в 24 месяца: эпидемиологическое исследование распространенности, предикторов и ковариат.Журнал исследований речи, языка и слуха 50: 1562.
25. 25. Дейл П.С., Бейтс Э., Резник Дж. С., Мориссет С. (1989) Срок действия документа родительского отчета о языке ребенка в двадцать месяцев. Журнал детской речи, 16: 239–249.
26. 26. Дейл П.С., Фенсон Л. (1996) Нормы лексического развития детей младшего возраста. Инструменты и компьютеры методов исследования поведения 28: 125–127.
27. 27. MacWhinney B (1995) Проект CHILDES: Инструменты для анализа разговора.Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
28. 28. Хофманн Т. (1999) Вероятностное скрытое семантическое индексирование. Материалы 22-й ежегодной международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска :. С. 50–57.
29. 29. Ли П., Фаркас И., Маквинни Б. (2004) Раннее лексическое развитие в самоорганизующейся нейронной сети. Нейронные сети 17: 1345–1362.
30. 30. Боккалетти С., Латора В., Морено М., Чавес М., Хванг Д. (2006) Сложные сети: структура и динамика.Отчет по физике 424: 175–308.
31. 31. Эрдеш П., Реньи А. (1960) Об эволюции случайных графов. Публикации Математического института Венгерской академии наук 5: 7–61.
32. 32. Барабаши А.Л., Альберт Р. (1999) Появление масштабирования в случайных сетях. Наука 286: 509.
33. 33. Vigil DC, Hodges J, Klee T (2005) Количество и качество речи родителей поздно разговаривающих малышей во время игры. Обучение детей языку и терапия 21: 107.