ट्रांसक्रानियल डायरेक्ट करंट स्टिमुलेशन (tDCS) स्वयं बनाम अन्य नस्ल के चेहरों के लिए चेहरे के उलट प्रभाव द्वारा अनुक्रमित अन्य नस्ल के प्रभाव (ओआरई) को समाप्त करता है। भाग 2

व्युत्क्रम प्रभाव को नियंत्रित करने के लिए उपयोग की जाने वाली tDCS प्रक्रिया के विकास के संबंध में दो प्रमुख पहलू हैं, सबसे पहले, Civile et al.43 ने यह जांच करने के लिए एक सक्रिय नियंत्रण अध्ययन (प्रयोग 3) आयोजित किया कि क्या FIE पर समान प्रभाव तब प्राप्त होंगे जब कोई अन्य क्षेत्र होगा। लक्षित. लेखकों ने पिछले अध्ययनों के आधार पर आरआईएफजी क्षेत्र (विपरीत सुप्राऑर्बिटल क्षेत्र, एफपी1 पर रखा गया कैथोड/रिटर्न चैनल) का चयन किया है, जिसमें दिखाया गया है कि इस क्षेत्र पर वितरित एनोडल tDCS कई कार्यों को संशोधित करने में प्रभावी है (उदाहरण के लिए, गो/नो गो कार्य50,51) ) हालाँकि अवधारणात्मक शिक्षण कार्यों के जवाब में इसकी कभी जांच नहीं की गई थी।

सीखना और स्मृति हमारे जीवन का एक अभिन्न अंग हैं, और उलटा प्रभाव हमारी सीखने की प्रभावशीलता को प्रभावित करने वाला एक महत्वपूर्ण कारक है। लोग अक्सर व्युत्क्रम प्रभाव को स्मृति से विपरीत रूप से संबंधित मानते हैं, व्युत्क्रम प्रभाव को सही ढंग से नियंत्रित किया जाता है, और यह हमारी स्मृति और सीखने में सुधार कर सकता है।

उत्क्रमण प्रभाव का अर्थ है कि जब हम पढ़ाई या काम करते समय कठिनाइयों या चुनौतियों का सामना करते हैं, तो चुनौतियाँ बढ़ने के साथ-साथ हमारे सीखने और प्रदर्शन के प्रभाव में धीरे-धीरे सुधार होगा, लेकिन जैसे-जैसे चुनौतियाँ बढ़ती रहेंगी, हमारे सीखने के प्रभाव धीरे-धीरे कम होते जाएंगे, जिसे व्युत्क्रम प्रभाव कहा जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि जब हमारी चुनौतियाँ बहुत अधिक होती हैं, तो हमारी चिंता और तनाव हमारे प्रदर्शन को बनाते हैं।

हालाँकि, यदि हम व्युत्क्रम प्रभाव को सही ढंग से नियंत्रित करते हैं, तो यह एक सकारात्मक शक्ति हो सकती है जो हमारी सीखने और स्मृति को बेहतर बनाने में मदद करती है। सबसे पहले, हमें एक यथार्थवादी और व्यवहार्य चुनौती लक्ष्य निर्धारित करना चाहिए। हमें एक ऐसी चुनौती खोजने की ज़रूरत है जो हमें थोड़ा अनिश्चित महसूस कराए लेकिन साथ ही उत्साहित और प्रेरित भी महसूस कराए। यह लक्ष्य प्राप्त करने योग्य होना चाहिए और हमारी प्रगति को सुविधाजनक बनाने के लिए कठिनाई में धीरे-धीरे वृद्धि होनी चाहिए।

दूसरा, हमें चुनौतियों से निपटने में मदद के लिए उचित मुकाबला रणनीतियाँ अपनाने की आवश्यकता है। इसमें वैज्ञानिक शिक्षण विधियों को अपनाना शामिल है, जैसे कई बार दोहराव, ज्ञान बिंदुओं को तोड़ना और दूसरों के साथ चर्चा करना। हम चिंता और तनाव को कम करने के लिए गहरी सांस लेने और धीमी और गहरी मांसपेशियों को आराम देने जैसी विश्राम तकनीकों का भी उपयोग कर सकते हैं।

अंत में, हमें आशावादी दृष्टिकोण और सकारात्मक प्रेरणा बनाए रखने की आवश्यकता है, जो चुनौतियों का सामना करते समय सकारात्मक दृष्टिकोण बनाए रखने में मदद करेगी और हमारे सीखने के प्रभाव और स्मृति में लगातार सुधार करेगी। हम स्वयं को प्रोत्साहित करके, स्वयं को पुरस्कृत करके और अपनी उपलब्धियों को दूसरों के साथ साझा करके अपनी सकारात्मक प्रेरणा बनाए रख सकते हैं।

कुल मिलाकर, व्युत्क्रम प्रभाव को संशोधित करने से हमें अपनी सीखने और याददाश्त को बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है। जब तक हम एक यथार्थवादी चुनौती लक्ष्य पा सकते हैं, उचित मुकाबला रणनीतियों को अपना सकते हैं, और एक आशावादी दृष्टिकोण और सकारात्मक प्रेरणा बनाए रख सकते हैं, हम कठिनाइयों पर काबू पा सकते हैं और अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं। हमें मजबूर नहीं करना चाहिए, बल्कि एक सकारात्मक शक्ति के रूप में काम करना चाहिए जो धीरे-धीरे हमारी क्षमताओं को बेहतर बनाने में हमारी मदद करती है। यह देखा जा सकता है कि हमें याददाश्त में सुधार करने की आवश्यकता है, और सिस्टैंच डेजर्टिकोला याददाश्त में काफी सुधार कर सकता है क्योंकि सिस्टैंच डेजर्टिकोला एक पारंपरिक चीनी औषधीय सामग्री है जिसके कई अद्वितीय प्रभाव हैं, जिनमें से एक स्मृति में सुधार करना है। कीमा बनाया हुआ मांस की प्रभावकारिता इसमें मौजूद विभिन्न सक्रिय तत्वों से आती है, जिनमें एसिड, पॉलीसेकेराइड, फ्लेवोनोइड आदि शामिल हैं। ये तत्व विभिन्न तरीकों से मस्तिष्क स्वास्थ्य को बढ़ावा दे सकते हैं।

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Civile et al.43 के प्रयोग 3 में मजबूत FIE में पाए गए उदासीनता समूह बनाम rIFG समूह में एनोडल tDCS में पाए गए के बीच कोई अंतर नहीं पाया गया। दूसरे, हाल ही में प्रकाशित एक पेपर में, Civile et al.49 ने सीधे Fp3 पर एनोडल tDCS के प्रभावों की तुलना PO8 पर tDCS के प्रभावों से की, जबकि विषयों ने सीधे चेहरे के प्रभावों को शामिल करते हुए एक समग्र चेहरे के प्रभाव का अध्ययन किया, विषयों को यादृच्छिक रूप से तीन tDCS को सौंपा गया था। Fp3 पर एनोडल tDCS, PO8 पर एनोडल tDCS और शम (दो मोंटाज द्वारा विभाजित) सहित समूह। सभी तीन समूहों में, कैथोड/रिटर्न चैनल को पिछले अध्ययनों के अनुरूप सही सुप्राऑर्बिटल (Fp2) पर रखा गया था, जिसमें व्युत्क्रम प्रभाव पर Fp3 प्रक्रिया में tDCS का उपयोग किया गया था।

विशिष्ट PO8 साइट का चयन N170 ERP घटक पर EEG साहित्य के आधार पर किया गया था, जिससे पता चला कि FIE उस चैनल28,29 पर सबसे बड़ा कैसे पाया गया है। इसके अलावा, पिछले कुछ tDCS अध्ययनों में कार्यों के विभिन्न पैटर्न पर परिणामों के अलग-अलग पैटर्न पाए गए थे जब PO8 और निकट से संबंधित क्षेत्रों को उत्तेजित किया गया था। Civile et al.49 के निष्कर्षों से समग्र चेहरे के प्रभाव के आकार के निष्कर्षों का कोई प्रभाव नहीं पता चला (जो कि एक सीधे चेहरे के शीर्ष आधे हिस्से का एक बेहतर पहचान प्रभाव है जब एक असंगत निचले आधे हिस्से के बजाय एक सर्वांगसम के साथ जुड़ा होता है) हालांकि, इसने कमी की पुष्टि की Fp3 समूह में एनोडल tDCS में विषयों के लिए oconfirmedecognition प्रदर्शन (कार्य में सभी ईमानदार चेहरे शामिल) बनाम दिखावटी समूह और बनाम PO8 समूह में tDCS में भी। गंभीर रूप से, PO8 समूहों में एनोडल tDCS के बीच कोई अंतर नहीं पाया गया।
इस प्रकार, ये परिणाम पुष्टि करेंगे कि ईमानदार चेहरों के लिए अवधारणात्मक प्रभावों पर tDCS-indconfirmeffects Fp3 क्षेत्र में एनोडल tDCS से संबंधित प्रतीत होंगे, और जब इसे कैथोड/रिटर्न चैनल स्थान को उसी स्थान पर छोड़ने के साथ PO8 में ले जाया जाता है कोई प्रभाव प्राप्त नहीं होता. टीइफेक्ट्ससल्ट्स ने चेहरे की पहचान के कार्यों पर पश्चकपाल स्थलों पर वितरित tDCS के प्रभावों को देखते हुए अनुसंधान की इस नई श्रृंखला को भी बढ़ाया। जांच उन अध्ययनों के साथ चल रही है जिन्होंने अलग-अलग प्रभाव वाले कार्यों और प्रयोगात्मक डिजाइन का प्रदर्शन किया है। उदाहरण के लिए, बार्बिएरी एट अल.52 ने दिखाया कि कैसे एक सिंगल-ब्लाइंड फाइन (प्री-बिहेवियरल टैपरे-बिहेवियरलैट PO8 (20 मिनट की अवधि, 1.5 एमए तीव्रता) उच्च चेहरे और वस्तु पहचान प्रदर्शन को प्रेरित कर सकता है।

यांग एट अल.53 ने दिखाया कि कैसे पी8 (15 मिनट की अवधि, 1.5 एमए तीव्रता) पर एक एकल-अंधा ऑनलाइन एनोडल tDCS समग्र चेहरे के प्रभाव के आकार द्वारा अनुक्रमित चेहरे की पुनरावृत्ति कौशल को प्रभावित कर सकता है, हालांकि, प्रभावों को स्थापित करने के लिए प्रभावशाली विश्लेषण प्रदान किए गए थे निकट संबंधित क्षेत्र (ओएफए क्षेत्र) को लक्षित करने वाले एकल-अंधा, भीतर-विषयों के डिज़ाइन का उपयोग करके किसी भी विशिष्ट परिस्थितियों के लिए प्रदर्शन को बढ़ाया या कम किया गया था, पाया गया कि एनोडल tDCS (2 एमए तीव्रता पर 20 मिनट की अवधि) कंपोज प्रभाव प्रभाव को प्रभावित नहीं किया (इसी तरह टोइफेक्टले एट अल.49)। हालाँकि जब लेखकों ने मूनी टास्क (काले और सफेद विकृत चित्र) के लिए समान tDCS प्रक्रिया लागू की तो प्रभाव का पता लगाने पर एक अवरुद्ध सीखने का प्रभाव पाया गया और ऑब्जेक्ट का पता लगाने पर प्रदर्शन में कमी आई।

हमारे वर्तमान अध्ययन में, हमारा लक्ष्य सीधे तौर पर यह जांच करना है कि tDCS ORE को कैसे नियंत्रित कर सकता है। हमने अवधारणात्मक सीखने और चेहरे की पहचान साहित्य में विकसित विशिष्ट tDCS (Fp3 पर एनोडल tDCS, 10 मिनट के लिए, 1.5 mA पर) का उपयोग रोबुआफेक्टेकरबोर्ड को सीधे प्रभावित करने और एफ अवधारणात्मक सीखने के दोनों प्रभावों के विपरीत प्रभावों का सामना करने के लिए एक उपकरण के रूप में किया। यहां तर्क यह है कि, यदि विशिष्ट परिस्थितियों में ओआरई का एक घटक अन्य-जाति के चेहरों के लिए कम अवधारणात्मक विशेषज्ञता है, तो tDCS प्रक्रिया को अवधारणात्मक विशेषज्ञता घटक को बाधित करके, स्वयं-जाति के चेहरों के लिए, अवधारणात्मक सीखने के माध्यम से प्रकट करके इसे बदलना चाहिए ( यानी, सिद्धांत परिचित)। अन्य जाति के चेहरों पर tDCS प्रक्रिया के बहुत कम या कोई प्रभाव की उम्मीद नहीं की जानी चाहिए, यह देखते हुए कि इन चेहरों के लिए खो जाने वाली विशेषज्ञता कम है। प्रक्रिया को चयनात्मक रूप से स्वयं की जाति के चेहरों के लिए FIE को कम करना चाहिए और इसके परिणामस्वरूप, इससे समग्र क्रॉस-रेस इंटरैक्शन (स्वयं बनाम बनाम उसकी जाति के चेहरों के लिए FIE) में कमी आएगी, जिसका उपयोग सूचकांक के रूप में किया जाता है। अयस्क. इसके विपरीत, अगर हम मानते हैं कि व्यक्तियों के पास अपने और अन्य जाति के चेहरों (वे सभी चेहरे हैं) दोनों के लिए दृश्य विशेषज्ञता है और ओआरई विशेष रूप से किसी अन्य जाति या सामाजिक वर्गीकरण के व्यक्तियों से संपर्क करने की प्रेरणा पर आधारित है, तो tDCS प्रक्रिया कम हो जाएगी अपनी और अन्य जाति के चेहरों के लिए FIE, और ORE अभी भी महत्वपूर्ण पाया जाएगा यानी, ला महत्वपूर्ण अपनी बनाम अन्य जाति के चेहरों के लिए।

मातृ-जातिजेक्ट्स।

कुल मिलाकर, 96 भोले-भाले स्व-घोषित पश्चिमी कोकेशियान विषयों (62 महिलाएं; औसत आयु=20.8, आयु सीमा=18-34 वर्ष) ने अध्ययन में भाग लिया। विषयों को बेतरतीब ढंग से या तो नकली या एनोडल tDCS समूहों (प्रत्येक समूह में 48) को सौंपा गया था। सभी विषय एक्सेटर विश्वविद्यालय के छात्र थे जो कम से कम दो वर्षों तक एक्सेटर (इंग्लैंड के दक्षिण-पश्चिम में एक शहर जहां लगभग 90% पश्चिमी कोकेशियान आबादी है) में रहे हैं और उससे पहले, वे सभी उन देशों में रहते थे जहां पश्चिमी कोकेशियान आबादी थी। चेहरे बड़े पैमाने पर प्रमुख हैं (यूनाइटेड किंगडम, जर्मनी, इटली, स्पेन, पोलैंड, फ्रांस, बुल्गारिया रोमानिया, कनाडा, अमेरिका)। विषयों का चयन tDCS सुरक्षा स्क्रीनिंग मानदंड के अनुसार किया गया था। एक्सेटर विश्वविद्यालय में कॉलेज ऑफ लाइफ एंड एनवायर्नमेंटल साइंसेज, मनोविज्ञान अनुसंधान आचार समिति द्वारा अनुमोदित प्रासंगिक दिशानिर्देशों और विनियमों के अनुसार सभी विधियां। अवगत सहमति सभी विषयों से लिया गया था।

नमूना आकार पिछले अध्ययनों के आधार पर स्थापित किया गया था, जिसमें FIE43-49 पर tDCS के प्रभावों की जांच के लिए समान tDCS प्रक्रिया, व्यवहार प्रतिमान और उत्तेजनाओं के असंतुलन का उपयोग किया गया है।

सामग्री. अध्ययन में सफेद पृष्ठभूमि पर ग्रेस्केल में मानकीकृत उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले 80 पश्चिमी कोकेशियान और 80 पूर्वी एशियाई पुरुष और महिला चेहरों (5.63 सेमी×7.84 सेमी) के एक सेट का उपयोग किया गया। इन छवियों को ओपन-एक्सेस शिकागो फेस डेटाबेस: मल्टीरेशियल एक्सपेंशन55 से चुना गया था। यह डेटाबेस बहुजातीय व्यक्तियों की धारणा और नस्लीय वर्गीकरण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अनुसंधान के लिए बनाया गया था। इसमें उच्च-रिज़ॉल्यूशन, मानकीकृत छवियों का एक मुफ्त सेट शामिल है, जिसमें वास्तविक बहुजातीय व्यक्तियों के साथ-साथ व्यापक मानक डेटा और इन पहलुओं के वस्तुनिष्ठ भौतिक माप शामिल हैं। ये डेटा व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले शिकागो फेस डेटाबेस के प्रस्ताव के रूप में पेश किए जाते हैं और www.chicagofaces पर डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। अनुसंधान में उपयोग के लिए org. इस फेस डेटाबेस का उपयोग अक्सर साहित्य में अलग-अलग ओआरई की जांच करने के लिए किया जाता है।

प्रयोग सुपरलैब 4.0.7बी का उपयोग करके चलाया गया था। iMac कंप्यूटर पर. प्रतिभागी उस स्क्रीन से लगभग 70 सेमी दूर बैठे थे जिस पर चित्र प्रस्तुत किए गए थे।

tDCS उपकरण.

उत्तेजना को बैटरी चालित कॉनबैटरी-चालित उत्तेजक (न्यूरोकॉन डीसी-स्टिमुलेटर प्लस) द्वारा सतह स्पंज इलेक्ट्रोड (7 सेमी × 5 सेमी यानी, 35 सेमी 2) की एक जोड़ी का उपयोग करके नमकीन घोल में भिगोया गया और लक्ष्य क्षेत्रों में खोपड़ी पर लगाया गया। उत्तेजना का. पिछले कार्य-49 के साथ समझौते में, हमने एक द्वि-पार्श्व द्विध्रुवी-गैर-संतुलित मोंटाज को अपनाया जिसमें एक इलेक्ट्रोड (एनोड) को लक्ष्य उत्तेजना क्षेत्र (एफपी3) पर रखा गया और दूसरे (कैथोड/रिटर्न) को विपरीत सुप्राऑर्बिटल क्षेत्र पर रखा गया। (दाहिनी भौंह के ऊपर). tDCS EEG-कैप-आधारित sEEG-कैप-आधारितस्टारस्टिम सिस्टम का उपयोग करके) कैथोड/रिटर्न इलेक्ट्रोड का स्थान Fp2 चैनल के अनुरूप होगा (उदाहरण के लिए Civile et al.46 देखें)। हमने न्यूरोकॉन अध्ययन मोड पर निर्भर एक डबल-ब्लाइंड प्रक्रिया का उपयोग किया जिसमें प्रयोगकर्ता संख्यात्मक कोड इनपुट करता है (किसी अन्य प्रयोगकर्ता द्वारा प्रदान किया जाता है अन्यथा प्रयोग चलाने से असंबद्ध), जो उत्तेजना मोड को "सक्रिय" (यानी, एनोडल) और "शम" के बीच स्विच करता है। "उत्तेजना. एनोडल स्थिति में, 1.5 एमए का प्रत्यक्ष वर्तमान सिमुलेशन 1 0 मिनट (5 सेकंड फ़ेड-इन और 5 सेकंड फ़ेड-आउट) के लिए वितरित किया गया था, जैसे ही विषयों ने सीखने का चरण (अध्ययन चरण) शुरू किया जो चलता रहा लगभग 5 मिनट तक और पहचान कार्य जारी रखा जो लगभग 10 मिनट तक चला। दिखावटी समूह में, विषयों को समान 5 एस फ़ेड-इन और 5 एस फ़ेड-आउट का अनुभव हुआ, लेकिन 1.5 एमए की उत्तेजना तीव्रता के साथ केवल 30 एस के लिए वितरित किया गया, जिसके बाद हर 550 में एक छोटी वर्तमान पल्स (3 एमएस पीक) वितरित की गई। प्रतिबाधा स्तर की जांच करने के लिए शेष 10 मिनट के लिए एमएस (15 एमएस से अधिक 0.1 एमए) (चित्र 1 ए देखें)।

व्यवहारिक कार्य. व्यवहारात्मक पहचान कार्य में दो भाग शामिल थे: एक 'अध्ययन चरण' और एक 'पुरानी/नई पहचान चरण-47। अध्ययन चरण में, प्रत्येक विषय को 40 सीधे (20 पुरुष और 20 महिला) और 40 उल्टे (20 पुरुष और 20 महिला) पश्चिमी कोकेशियान और पूर्वी असथेन चेहरे दिखाए गए। चेहरों को एक-एक करके यादृच्छिक क्रम में दिखाया गया, जिसमें विषय से किसी प्रतिक्रिया की आवश्यकता नहीं थी। पुराने/नए पहचान चरण में, अध्ययन चरण के दौरान देखे गए 80 चेहरों में 80 नए चेहरे (आधे सीधे और आधे उल्टे) जोड़े गए। सभी 160 चेहरों को एक-एक करके यादृच्छिक क्रम में प्रस्तुत किया गया था और विषयों को इस आधार पर प्रतिक्रिया देनी थी कि क्या उन्हें लगता है कि उन्होंने अध्ययन चरण के दौरान चेहरे देखे थे। किसी दिए गए विषय के लिए, प्रत्येक चेहरे की उत्तेजना प्रयोग के दौरान केवल एक अभिविन्यास में दिखाई दी।

निर्देशों का पालन करते हुए, अध्ययन चरण के प्रत्येक परीक्षण में विषयों ने स्क्रीन के केंद्र में एक फिक्सेशन क्रॉस देखा, जिसे 1 एस के लिए प्रस्तुत किया गया, और फिर परीक्षण के बाद आगे बढ़ने से पहले 3 एस के लिए स्क्रीन पर एक चेहरे की उत्तेजना प्रस्तुत की गई। सभी 80 चेहरों को प्रस्तुत करने के बाद, कार्यक्रम ने पहचान कार्य को समझाते हुए निर्देशों का एक और सेट प्रदर्शित किया। इस कार्य में, विषयों को '.' दबाने के लिए कहा गया था। कुंजी यदि उन्होंने चेहरे की उत्तेजना को पहचान लिया जैसा कि किसी दिए गए परीक्षण पर अध्ययन चरण में दिखाया गया था, या 'x' दबाएं यदि उन्होंने नहीं किया (कुंजियाँ असंतुलित थीं)। पहचान कार्य के दौरान, चेहरे की प्रत्येक उत्तेजना को 3 सेकंड के लिए दिखाया गया (और पूरी अवधि के लिए स्क्रीन पर रहा) जिस दौरान विषयों को प्रतिक्रिया देनी थी (चित्र 1बी देखें)।

परिणाम

डेटा विश्लेषण।

हमारा प्राथमिक माप पुराने/नए पहचान कार्य में प्रदर्शन सटीकता था। जैसा कि पिछले अध्ययन में, मरता है43-49, प्रत्येक प्रयोगात्मक स्थिति में सभी विषयों के डेटा का उपयोग मान्यता कार्य के लिए डी-प्राइम (डी') संवेदनशीलता माप61 की गणना करने के लिए किया गया था, जहां विज्ञापन=में से {{5} } मौका-स्तर के प्रदर्शन को इंगित करता है। हमने यह दिखाने के मौके के मुकाबले प्रदर्शन का आकलन किया कि tDCS दिखावटी और एनोडल समूहों दोनों में सीधे और उल्टे पश्चिमी कोकेशियान और पूर्वी एशियाई चेहरों को मौके से काफी ऊपर पहचाना गया था। (सभी चार स्थितियों के लिए हमने पी पाया<.001 for this analysis). For completeness, we also analysed the data for decision criterion, C, which in agreement with previous studies–49 revealed no effects of the tDCS procedure on C. We do not report the C analyses because they do not add anything to the interpretation of the results. Each p-value reported for the comparisons between conditions is two-tailed, and we also report the F or t value along with effect size (η2 p).

हमने एक 2×2×2 मिश्रित मॉडल डिज़ाइन की गणना की, जिसका उपयोग विषय-वस्तु के भीतर के कारक के रूप में, FIE (सीधा या उल्टा रेस (पश्चिमी कोकेशियान या पूर्वी एशियाई) और विषयों के बीच के कारकों tDCS उत्तेजना (शम या एनोडल) के रूप में किया जाता है। एक मिश्रित मॉडल वेरिएंस (एनोवा) के विश्लेषण से एक महत्वपूर्ण पता चला, F(1,94)=155.83, p < .001, η2 p=.62 और फेस रेस, F(1,94) {{ 15}}.73, पी < .001, η2 पी=.11. कोई महत्वपूर्ण मुख्य महत्वपूर्णसीएस उत्तेजना नहीं पाई गई, एफ(1,94)=.10, पी=। 75, η2 पी<.01. No significant interaction was found for FIE×tDCS Stimulation, F(1,94) = .32, p = .57, η2 p< .01. A significant interaction was found for FIE × Face Race, F(1,94) = 5.41, p= .022, η2 p=.05, and for Face Race×tDCS, F(1,94)=3.93, p=.050, η2 p=.04. Critically, the overall three-way interaction, FIE×Face race×tDCS Stimulation was sign stimulation,94)=9.47, p=.003, η2 p=.09. We decomposed this overall interaction by examining the two-way interactions (FIE×Face Race) separately for each tDCS condition.

शाम tDCS समूह। 2×2 एनोवा ने फेस रेस का एक महत्वपूर्ण खुलासा किया, एफ(1,47)=16.67, पी<.001, η2 p=.26, and FIE, F(1,47)=89.89, p<.001, η2 p=.65. Importantly, a significant interaction was found, F(1,47)=13.21, p<.001, η2 p=.21. Paired-sample t-tests showed a significant inversion effect was found for Western Caucasian faces (M=.87, SD=.64), t(47)=9.35, p<.001, η2 p=.65, and, critically, a reduced inversion effect for East Asian faces (M=.32, SD=.71), t(47)=3.13, p=.003, η2 p=.37, essentially confirming a robust ORE (see Fig. 1c). An additional analysis showed that recognition for upright Western Caucasian faces was significantly better than that for upright East Asian faces, t(47)=5.36, p<.001, η2 p=.38. No difference was found for inverted Western Caucasian faces versus inverted East Asian faces, t(47)=.11, p=.91, η2 p<.01 (see Fig. 1c).

एनोडल tDCS समूह। 2×2 एनोवा ने फेस रेस का कोई महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव नहीं दिखाया, F(1,47)=.92, p{6}}.34, η2 p<.01, and a significant main effect of FIE, F(1,47)=67.43, p<.001, η2 p=.58. No significant interaction was found, F(1,47)=.31, p=.58, η2 p<.01 indicating that the FIE for own-race faces was no longer significantly larger than the FIE for other-race faces (see Fig. 1c).

tDCS समूहों के बीच अतिरिक्त विश्लेषण। हमने सबसे पहले प्रत्येक tDCS समूह में पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के लिए FIE सूचकांक (सीधे चेहरों के लिए प्रदर्शन - उल्टे चेहरों के लिए प्रदर्शन) की गणना की। फिर, हमने एक स्वतंत्र नमूना टी-परीक्षण किया जिससे पता चला कि एनोडल समूह में पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के लिए व्युत्क्रम प्रभाव शम समूह की तुलना में काफी कम हो गया था, टी(94)=3.02, पी{{ 4}}.003, η2 पी=.08। गंभीर रूप से, एनोडल समूह में ईमानदार पश्चिमी कोकेशियान चेहरों का प्रदर्शन भी शम समूह की तुलना में काफी कम हो गया था, टी(94)=2.28, पी=.024, η2 पी{{15 }}.05. एनोडल बनाम शम समूहों में उल्टे पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं पाया गया, t(94)=1.04, p=.30, η2 p=.01 (चित्र देखें) . 1सी). एनोडल बनाम शम समूह में पूर्वी एशियाई चेहरों के लिए व्युत्क्रम प्रभाव सूचकांकों के बीच अंतर महत्वपूर्ण नहीं था, टी(94)=1.72, पी=.087, η2 पी=। 03.

बेयस कारक विश्लेषण

डायनेस62 द्वारा उल्लिखित प्रक्रिया का उपयोग करते हुए हमने सबसे पहले एनोडल tDCS समूह में समाप्त किए गए ओआरई बनाम शम समूह में पाए जाने वाले मजबूत ओआरई के बीच अंतर पर एक बेयस विश्लेषण किया (इस प्रकार महत्वपूर्ण 3-वे इंटरैक्शन को कैप्चर किया गया)। यह देखते हुए कि प्रभाव (यानी, ओआरई) उतना बड़ा हो सकता है जितना दिखावटी स्थिति में पाया जाता है, क्या प्रभाव (यानी, कम ओआरई) उस आबादी के एनोडल स्थिति वाले हिस्से में पाया जाता है, या क्या इसे शून्य (मतलब) के रूप में बेहतर वर्णित किया गया है शून्य का)?

हमने पहले ओआरई के दो-तरफा इंटरैक्शन (फेस रेस × टीडीसीएस स्टिमुलेशन) सूचकांक का उपयोग किया था, जो पश्चिमी के लिए एफआईई स्कोर (सीधा - उल्टा) के बीच अंतर के लिए पी (जनसंख्या मूल्य|सिद्धांत) के मानक विचलन को निर्धारित करता था। दिखावटी समूह में पूर्वी एशियाई चेहरों के लिए कोकेशियान चेहरे बनाम FIE स्कोर [0.55]। हमने पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के लिए FIE स्कोर बनाम पूर्वी एशियाई चेहरों के लिए FIE स्कोर के बीच मानक त्रुटि [0.13] और माध्य अंतर [−0.08] का उपयोग किया। एनोडल समूह. हमने अपने सिद्धांत के लिए एक-पूंछ वाला वितरण और 0 का माध्य मान लिया। इससे हमें 0.14 का बेयस फैक्टर मिला, जो शून्य के समर्थन में मजबूत सबूत है (पारंपरिक कट-ऑफ सी62,63 के लिए 0.30 से कम), इस दावे का समर्थन करता है कि एनोडल उत्तेजना प्रक्रिया ओआरई को खत्म कर देती है।

हमने पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के लिए व्युत्क्रम प्रभाव स्कोर पर एक और बेयस विश्लेषण किया, जिसमें शम और एनोडल समूहों की तुलना की गई (इस प्रकार 2×2 इंटरैक्शन को कैप्चर किया गया)। हमने प्रीवर्स के रूप में सिविले एट अल.43 (प्रयोग 1 और 2 का एक साथ औसत) में पाए गए अंतरों का उपयोग किया, जो कि दिखावटी समूह बनाम व्युत्क्रम प्रभाव के बीच अंतर के लिए पी (जनसंख्या मूल्य|सिद्धांत) के मानक विचलन को निर्धारित करता है। एनोडल समूह में [0.30]। हमने मानक त्रुटि [0.09] का उपयोग किया और दिखावटी समूह में पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के व्युत्क्रम प्रभाव के बीच एनोडल समूह में औसत अंतर [0.36] का उपयोग किया। हमने अपने सिद्धांत के लिए एक-पुच्छीय वितरण और 0 का माध्य मान लिया। इसने 882.80 का बेयस कारक दिया, जो बहुत मजबूत सबूत है (1062,63 से अधिक) कि ये परिणाम दर्शाते हैं कि यहां उपयोग की जाने वाली tDCS प्रक्रिया चेहरे के उलट को कैसे कम करती है पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के लिए प्रभाव।

हालाँकि, यह तर्क दिया जा सकता है कि हालांकि यह स्पष्ट रूप से स्थापित करता है कि एनोडल उत्तेजना (कम एफआईई) के तहत देखा गया प्रभाव दिखावटी उत्तेजना (एक मजबूत एफआईई) से देखे गए प्रभाव से अलग है, यह विश्लेषण सीधे परीक्षण नहीं करता है कि क्या प्रभाव प्राप्त हुआ है (एनोडल बनाम शम समूह में पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के लिए छोटी एफआईई) हमारे पिछले अध्ययनों के अनुरूप है जिन्होंने यह प्रभाव दिखाया है43। इसलिए, इस संभावना का आकलन करने के लिए, हमने दो अतिरिक्त विश्लेषण किए जहां सामान्य वितरण दिखावटी समूह में एफआईई बनाम एनोडल समूह में एफआईई के बीच अंतर द्वारा अनुक्रमित पूर्व माध्य के आसपास केंद्रित था [0.3{{4 }}] सिविले एट अल.43 में पाया गया। ऐसा करने के लिए, हमने सबसे पहले पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के व्युत्क्रम प्रभाव के बीच के औसत अंतर [{{10}}.36] से पिछले माध्य [0.30] को घटा दिया। दिखावटी समूह में बनाम एनोडल समूह में। इसलिए, नमूने का हमारा माध्य 0.06 था और मानक त्रुटि अभी भी 0.09 थी। अभी किए गए विश्लेषण में, पूर्व माध्य का उपयोग मानक विचलन और पी (जनसंख्या मूल्य|सिद्धांत) के माध्य दोनों के रूप में किया गया था। इस बार हमने अपने सिद्धांत के लिए दो-पूंछ वाले वितरण का उपयोग किया। इसने 0.26 का बेयस फैक्टर दिया जो इस बात का समर्थन करता है कि प्रभाव सिद्धांत के अनुरूप हैं। दूसरे विश्लेषण में, हमने इस विचार को प्रतिबिंबित करने के लिए सिद्धांत के माध्य को केवल [0.30] में बदल दिया कि यदि कोई प्रभाव नहीं है तो यह क्या होगा। अन्य सभी मान पहले विश्लेषण के समान ही रहे। इसने 0.18 का बेयस फैक्टर दिया। ये बेयस कारक इन विश्लेषणों में शून्य का समर्थन करते हैं, लेकिन शून्य को अब हमारे पिछले काम के आधार पर अपेक्षित औसत अंतर के रूप में समायोजित किया गया है। इस प्रकार, हमारे पास अच्छे सबूत हैं कि यह मान लेना प्रशंसनीय है कि हमारा वर्तमान अंतर उस वितरण से लिया गया है जिसने हमारे पिछले परिणाम दिए थे।

अंत में, हमने सिविल एट अल के 43 प्रयोग 1 और 2 में पाए गए नकली सीधे चेहरों और एनोडल ईमानदार चेहरों के बीच औसत अंतर का उपयोग करते हुए एक बेयस फैक्टर विश्लेषण भी किया, जिसका औसत एक साथ था [0.28]। इसके बाद हमने पश्चिमी कोकेशियान चेहरों के लिए नकली सीधे चेहरों और एनोडल सीधे चेहरों के बीच मानक त्रुटि [0। 08] और माध्य अंतर [0.25] का उपयोग किया। इसने 50.18 का बेयस फैक्टर दिया, जो इस स्थिति के लिए भी बहुत मजबूत सबूत है कि सीधे पश्चिमी कोकेशियान चेहरों का प्रदर्शन tDCS प्रक्रिया द्वारा कम हो जाता है, जो पिछले परिणामों के अनुरूप है।

बहस
वर्तमान अध्ययन का उद्देश्य ओआरई की प्रकृति की जांच करना है। FIE43-49 के अवधारणात्मक शिक्षण घटक को हटाने के लिए तैयार की गई tDCS प्रक्रिया का उपयोग करके हमने प्रदर्शित किया कि ORE को दिखावटी/नियंत्रण समूह में पाए जाने वाले मजबूत ORE की तुलना में समाप्त किया जा सकता है। हमारे परिणाम बताते हैं कि एक बार जब स्वयं की जाति के चेहरों के लिए FIE को एनोडल tDCS (शम की तुलना में) द्वारा काफी कम कर दिया गया है, तो ORE के सूचकांक के रूप में उपयोग की जाने वाली क्रॉस-रेस इंटरैक्शन अब महत्वपूर्ण नहीं है। महत्वपूर्ण रूप से, एनोडल tDCS ने अन्य जाति के चेहरों के लिए FIE को कम नहीं किया, जो इस परिकल्पना का समर्थन करता है कि उन चेहरों के लिए कम अवधारणात्मक सीख है। अंत में, हमने पाया कि सीधी नस्ल के चेहरों की पहचान का प्रदर्शन दिखावटी स्थिति में अन्य जातियों के चेहरों की तुलना में काफी अधिक था, लेकिन एनोडल स्थिति में काफी कम हो गया। इसके अलावा, हमारे बायेसियन विश्लेषणों ने एनोडल समूह में ओआरई की कमी के लिए सहायता प्रदान की। इसके अलावा, उन्होंने पुष्टि की कि कैसे एनोडल बनाम दिखावटी समूह में स्वयं की जाति के चेहरों के लिए एफआईई की कमी और एनोडल समूह बनाम समूह में ईमानदार स्वयं की जाति के चेहरों के लिए कम प्रदर्शन साहित्य43-49 में पिछले परिणामों के अनुरूप है।

पिछले अध्ययनों के अनुरूप, जिसमें FIE पर लागू समान tDCS प्रक्रिया का उपयोग किया गया है, स्वयं की जाति के चेहरों के लिए कम FIE के लिए हमारी व्याख्या अवधारणात्मक सीखने के मैकलेरन, काये और मैकिन्टोश (MKM) सिद्धांत 64-66 पर आधारित है। इस सिद्धांत के अनुसार, सामान्य परिस्थितियों में, उत्तेजनाओं की प्रोटोटाइप-परिभाषित श्रेणी (उदाहरण के लिए, पश्चिमी कोकेशियान चेहरे) के साथ अनुभव अवधारणात्मक सीखने की ओर ले जाता है। इससे इस श्रेणी से लिए गए ईमानदार चेहरों के बीच भेदभाव में सुधार होता है। इसलिए, जब पर्यवेक्षकों को पहली बार श्रेणी के उदाहरणों से अवगत कराया जाता है तो वे सभी उदाहरणों द्वारा साझा की गई प्रोटोटाइपिकल/सामान्य विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करेंगे। यह उन्हें उदाहरणों को सही श्रेणी सदस्यता के साथ सही ढंग से जोड़ने की अनुमति देता है (उदाहरण के लिए, बिडेन का चेहरा पश्चिमी कोकेशियान है)। एक बार सामान्य विशेषताएँ श्रेणी सदस्यता के साथ मजबूती से जुड़ जाती हैं, तो वे नए संघ बनाने में धीमे हो जाते हैं, क्योंकि वे प्रत्येक उदाहरण में अद्वितीय विशेषताओं को अत्यधिक प्रमुखता में छोड़कर अपनी प्रमुखता खो देंगे। यह सुविधा प्रमुख मॉड्यूलेशन प्रक्रिया अवधारणात्मक सीखने की ओर ले जाती है क्योंकि पर्यवेक्षक प्रत्येक उदाहरण की अनूठी विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। वे अब एक ही श्रेणी के उदाहरणों में बेहतर भेदभाव कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, बिडेन बनाम ट्रम्प का चेहरा) और उनके सामान्य ईमानदार अभिविन्यास में प्रस्तुत किए जाने पर उन्हें आसानी से पहचान सकते हैं। उलटने पर, अवधारणात्मक सीखने का यह लाभ खो जाएगा क्योंकि हम उल्टे चेहरों से उतने परिचित नहीं हैं। जब tDCS प्रक्रिया लागू की जाती है, तो फ़ीचर प्रमुखता मॉड्यूलेशन को इस तरह बदल दिया जाता है कि, सामान्य विशेषताएँ अपनी प्रमुखता को अपेक्षाकृत उच्च बनाए रखती हैं, जिससे चेहरों के बीच समानताएं अधिक प्रमुख हो जाती हैं, न कि अंतरों को बढ़ा-चढ़ाकर बताया जाता है, जिससे चेहरे अनिवार्य रूप से अधिक "समान" दिखते हैं। यह अवधारणात्मक सीखने में परिवर्तन है जो एफआईई में कमी का कारण बनता है क्योंकि यह विभिन्न ईमानदार चेहरों के बीच भेदभाव करने की क्षमता को कम कर देता है जो आम तौर पर अनुभव -49 के माध्यम से प्राप्त चेहरे के प्रसंस्करण के लिए विशेषज्ञता द्वारा बढ़ाया जाता है।

हमारे परिणामों को देखते हुए, इसमें कोई संदेह नहीं हो सकता है कि अवधारणात्मक विशेषज्ञता, एक परिचित (यानी, अपनी जाति) श्रेणी से लिए गए ईमानदार चेहरों के लिए, अवधारणात्मक शिक्षा के माध्यम से प्रकट होकर, ओआरई में योगदान करती है। यह एक संकेत भी हो सकता है कि स्पष्टीकरण यह कहने जितना सरल नहीं है कि एक बार जब FIE का यह घटक अपनी जाति के चेहरों के लिए समाप्त हो जाता है तो प्रभाव खो जाता है। हम ध्यान दें कि जबकि अन्य-जाति के चेहरों के लिए अभिविन्यास बातचीत द्वारा उत्तेजना महत्वपूर्ण नहीं है, यह भी दूर नहीं है और कम से कम संख्यात्मक रूप से, एनोडल tDCS के परिणामस्वरूप अन्य-जाति के चेहरों के प्रदर्शन में सुधार हुआ है। निश्चित सांख्यिकीय समर्थन के अभाव में इस बिंदु पर अटकलें लगाना जल्दबाजी होगी, लेकिन हमारे परिणाम कुछ हद तक समान परिस्थितियों में प्राप्त प्रभावों की याद दिलाते हैं, जब पश्चिमी कोकेशियान 'नियमित' चेहरों का टैचराइज़्ड संस्करणों के साथ मिश्रित अध्ययन किया गया था (आंखें और मुंह घुमाए गए हैं) 180 डिग्री तक) एक ही प्रकार का चेहरा46,67। लेखकों ने दिखाया है कि हमारे वर्तमान अध्ययन में उपयोग की जाने वाली समान tDCS प्रक्रिया समान पुराने/नए पहचान कार्य के भीतर मिश्रित प्रस्तुत किए जाने पर नियमित चेहरों पर टैचराइज़्ड चेहरों से प्रेरित सामान्यीकरण के नकारात्मक प्रभावों को दूर कर सकती है। यह पाया गया कि इस परिस्थिति में एनोडल tDCS ने दिखावटी समूह में पाए गए कम FIE की तुलना में नियमित चेहरों के लिए FIE में वृद्धि की (टैचराइज़्ड चेहरों द्वारा लाए गए नकारात्मक सामान्यीकरण के कारण), और सीधे नियमित चेहरों के लिए प्रदर्शन एनोडल में काफी अधिक था। समूह बनाम sham45. हमारे वर्तमान अध्ययन के परिणामों पर वापस आते हुए, कोई यह तर्क दे सकता है कि दिखावटी समूह में अन्य जाति के चेहरों के कमजोर प्रदर्शन का एक कारण स्वयं की जाति के चेहरों से सामान्यीकरण है, और यह प्रभाव tDCS द्वारा अन्य के लिए प्रदर्शन की अनुमति देकर कम किया जाता है। -ठीक होने के लिए चेहरों की दौड़ लगाएं। यह स्वयं की जाति के चेहरों में विशिष्ट, मुख्य विशेषताओं पर निर्भर करेगा जो अन्य जाति के चेहरों के लिए सामान्यीकरण करेंगे, क्योंकि यह दोनों tDCS द्वारा कम हो जाएंगे और एक असममित प्रभाव प्रदान करेंगे (यानी, विपरीत दिशा में कोई महत्वपूर्ण सामान्यीकरण नहीं होगा)। भविष्य के कार्य को अन्य जाति के चेहरों के लिए पहचान प्रदर्शन पर tDCS-प्रेरित प्रभावों की तुलना करके इसकी और जांच करनी चाहिए, जब स्वयं की जाति के चेहरों के साथ मिश्रित प्रस्तुत किया जाता है (यानी, उत्तेजनाएं जो अन्य जाति के चेहरों पर सामान्यीकृत होती हैं) बनाम जब अन्य जाति के चेहरों को मिश्रित किया जाता है उत्तेजनाओं के साथ जो उन पर सामान्यीकृत नहीं होती हैं (उदाहरण के लिए, चेकरबोर्ड)।

हमारे परिणामों के संबंध में एक अंतिम नोट यह है कि निर्णय मानदंड सी पर tDCS प्रक्रिया का कोई प्रभाव नहीं पाया गया। यह पिछले अध्ययनों के अनुरूप है, जिसमें पुराने/नए मान्यता कार्य या मिलान कार्य43 का उपयोग करके FIE पर लागू समान tDCS प्रक्रिया का उपयोग किया गया है। -49. tDCS प्रक्रिया का प्रभाव हमेशा पहचान सटीकता पर पाया गया (प्रतिक्रिया समय का विश्लेषण गति-सटीकता व्यापार की जांच करने के लिए किया गया था और कोई भी नहीं मिला), और डी-प्राइम का उपयोग भेदभाव के उपाय के रूप में किया गया था। हालाँकि, कई लेखकों ने सुझाव दिया है कि कैसे पुरानी/नई मान्यता जैसे विशिष्ट पहचान कार्य प्रतिक्रिया मानदंड प्रभावों की विस्तृत जांच को रोक देंगे क्योंकि इससे सी पर "संतुलित" प्रभाव पड़ेगा जो किसी भी संभावित प्रभाव को रद्द कर देगा। हमारी जानकारी के अनुसार, हाल ही में प्रकाशित केवल एक अध्ययन में पाया गया है कि tDCS चेहरे और चेकरबोर्ड से जुड़े अवधारणात्मक सीखने और चेहरे की पहचान के कार्य पर मानदंड (लेकिन भेदभाव नहीं) को संशोधित कर सकता है। हालाँकि, लेखकों ने सी का अध्ययन करने के लिए साहित्य में पहले इस्तेमाल किए गए प्रकार के एक बिल्कुल अलग और विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए लक्ष्य पहचान कार्य का उपयोग किया था, हालांकि अवधारणात्मक शिक्षा और tDCS के अनुप्रयोगों को पहले कभी भी इस प्रतिमान पर लागू नहीं किया गया था।

हमारे निष्कर्ष सीधे ओआरई साहित्य में योगदान करते हैं, यह दिखाते हुए कि कैसे अवधारणात्मक शिक्षण साहित्य में विकसित एक विशिष्ट tDCS प्रक्रिया स्वयं-जाति के चेहरों के लिए एफआईई को संशोधित कर सकती है जिससे ओआरई की पूर्ण कमी हो सकती है। यह ओआरई के अवधारणात्मक विशेषज्ञता स्पष्टीकरण और विशेष रूप से एफआईई के अवधारणात्मक शिक्षण खाते को अतिरिक्त सहायता प्रदान करता है। हमारे निष्कर्ष बहुजातीय व्यक्तियों 56-60,71 की धारणा और वर्गीकरण के संबंध में साहित्य में पाए गए कई मजबूत प्रभावों में योगदान करने के लिए अन्य कारकों (उदाहरण के लिए, नस्लीय पूर्वाग्रह या सामाजिक प्रेरणा) की संभावना को नहीं रोकते हैं। हालाँकि, FIE द्वारा अनुक्रमित ORE की विशिष्ट प्रकृति के संबंध में, हमारे निष्कर्ष सुझाव देंगे कि अवधारणात्मक विशेषज्ञता स्वयं बनाम अन्य-जाति चेहरों के लिए पहले पाए गए FIE के आकार में अंतर को पूरी तरह से समझा सकती है -27। महत्वपूर्ण बात यह है कि, जबकि कई अध्ययनों से पता चला है कि यहां उपयोग की जाने वाली tDCS प्रक्रिया अवधारणात्मक शिक्षा43-49 को कैसे प्रभावित करती है, किसी भी अध्ययन ने अभी तक रिपोर्ट नहीं किया है कि वही प्रक्रिया संभावित रूप से सामाजिक प्रेरणा को प्रभावित कर सकती है। इस प्रकार, एफआईई द्वारा अनुक्रमित ओआरई पर प्राप्त परिणामों के लिए अवधारणात्मक विशेषज्ञता खाते के आधार पर किसी अन्य के अलावा कोई वैकल्पिक स्पष्टीकरण तैयार करना वर्तमान समय में प्रशंसनीय नहीं है। भविष्य के काम में हमारे अध्ययन को विज़ियोली एट अल.27 द्वारा उपयोग किए गए पूर्ण क्रॉस-रेस डिज़ाइन तक विस्तारित किया जाना चाहिए, जहां पश्चिमी कोकेशियान और पूर्वी एशियाई दोनों प्रतिभागियों को भर्ती किया गया था। प्रतिभागियों के दोनों समूहों में tDCS प्रक्रिया का उपयोग करके कम ORE की अपेक्षा की जाएगी, और यह सीधे अन्य-जाति चेहरों पर tDCS के प्रभावों के संबंध में ऊपर उल्लिखित अधिक सट्टा विश्लेषण का पता लगाने के लिए आवश्यक डेटा भी प्रदान करेगा।

आम तौर पर, हमारे निष्कर्ष ओआरई पर tDCS के प्रभावों को देखने वाले उभरते साहित्य में योगदान करते हैं। हमारी जानकारी के अनुसार इससे पहले केवल एक अध्ययन72 में ही, अप्रत्यक्ष रूप से, ORE पर tDCS के प्रभावों को देखा गया है। लेखकों का उद्देश्य पश्चिमी कोकेशियान चेहरों और वस्तुओं (द FIE का परीक्षण नहीं किया गया था)। कैथोडल tDCS बनाम शम का कोई प्रभाव नहीं पाया गया, हालांकि, एक माध्यमिक सांख्यिकीय विश्लेषण के माध्यम से लेखकों ने पाया कि कैथोडल tDCS ने शम tDCS की तुलना में समूहीकृत गैर-पश्चिमी कोकेशियान विषयों में चेहरे की पहचान के प्रदर्शन को कम कर दिया। इसलिए, यह सुझाव दिया गया था कि पश्चकपाल क्षेत्रों में कैथोडल tDCS ORE-जैसे प्रभाव उत्पन्न करेगा। अलग-अलग tDCS प्रक्रियाओं, अध्ययन डिज़ाइन, व्यवहार संबंधी कार्यों और अपनाए गए ORE उपायों के बावजूद, दोनों अध्ययन tDCS का उपयोग करके ORE के आधार पर तंत्र की जांच की दिशा में पहला कदम प्रदान करते हैं। हमारे निष्कर्ष tDCS प्रक्रिया के समर्थन में और सबूत प्रदान करके अवधारणात्मक शिक्षण साहित्य में भी योगदान करते हैं जिसका उपयोग जांच के तहत ली गई किसी विशिष्ट घटना के विशेषज्ञता घटक को व्यवस्थित रूप से प्रभावित करने के लिए किया जा सकता है। अंत में, हमारे निष्कर्ष विभिन्न प्रतिमानों और कार्यों का उपयोग करके चेहरे की पहचान के प्रदर्शन को संशोधित करने के लिए tDCS के अनुप्रयोगों के संबंध में वर्तमान साहित्य में भी जुड़ते हैं।

निष्कर्ष में, तथ्य यह है कि चेकरबोर्ड और चेहरे की उत्तेजनाओं के लिए अवधारणात्मक सीखने को बाधित करने के लिए पिछले शोध में उपयोग की जाने वाली वही tDCS प्रक्रिया ओआरई को खत्म कर देती है, जो सुझाव देती है कि विशेषज्ञता, अवधारणात्मक शिक्षा के माध्यम से प्रकट होती है, एफआईई द्वारा अनुक्रमित ओआरई के आधार पर प्रमुख तंत्र है। ]

डेटा उपलब्धता

वर्तमान अध्ययन के दौरान उत्पन्न डेटासेट वर्तमान में एहतियात के तौर पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं ताकि अन्य लोग नए प्रकाशनों के निर्माण के लिए उनका उपयोग न करें। हालाँकि, ये डेटासेट उचित अनुरोध पर संबंधित लेखक से उपलब्ध हैं।

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