Взаимодействие живой и неживой природы картинки схемы: 2 кл Примеры связи между живой и неживой природой, рисунки схемы-где найти?

Содержание

рисунок показывающий пример связи между объектами неживой и живой природы и показать эту

Напишите пожалуйста о чувашском нацианальном певце 21 века

интересные факты о городе Лебедянь (Липецкая область). Как можно больше пожалуйста СРОЧНЕНЬКО ಥ‿ಥ♡

проаналізуйте положення України відносно часових поясів

Классифицируй Срочнооо

Казыбек биге тан касиеттерды топтастыру аркылы корсетындер

СКАЗКА Чудесный садВопросы:1. Кто главные герои сказки?2. — Почему мудрец одобрил только совет младшего ученика?3. — Правильно ли поступи … л юноша, отдав всё золото за пойманных птиц?4. — Какие человеческие качества проявились в поступках героев сказки?5. — Случалось ли вам совершать добрые поступки бескорыстно??пожалуйста мне срочно ❗ ❗ ❗ ❗ ❗

Мейірімділік жүректе туралы жоспар пж срочно

М. Лизогуб. СказкаСчастьеСказкаИ. Стиленокнебо и восходил на самые высокие горы.Однажды он создалстал большимСпускался в подземелье и на морское дно. … Поднимался вЧеловек искал счастье. Долго искал. Полземли обошелсемью.Потомначальником. Человек очень хотел быть счастливым.Но счастье приходило к нему лишь на МГНовения и сновакуда-то исчезало. И продолжались все те же серые будни.- Серые будни? — вдруг однажды задумался Человек. – Апочему, собственно, они у меня серые?И он понял: дни должны быть разноцветными, яркими,красочными.- Что-то неладное происходит с моим зрением, — подумалЧеловек и пошел к Окулисту.У вас хорошее зрение, сказал Окулист, посмотрев вглаза Человеку. — Наверное, ваша проблема во внутреннемвидении.И посоветовал обратиться к другому Специалисту.На что жалуемся?засучив рукава, спросил другойСпециалист,Не вижу красок жизни, ничто не радует, все в серомцвете,ответил Человек.Так-с, глубокомысленно произнес Специалист. Авнутри что?и внутри темнота, ответил Человек и вдруг понял:меняться нужно изнутри!Он закрыл глаза, представил яркое солнце и, согреваясь в еготеплых и светлых лучах, неожиданно почувствовал свое сердце.Волна нежности и любви, оттолкнувшись от сердца,наполнила всего человека, а затем и весь окружающий егомир. Открыв глаза, Человек посмотрел по сторонам.Вокруг было светло.«Светло внутри светло снаружи», понял он ипочувствовал себя счастливым.«Значит, наше счастье живет в сердце, когда оно наполненосветом и любовью. И оно всегда с нами», — сделал еще однооткрытие человек.С тех пор еще много раз он восходил на высокие горыи погружался в морские глубины, развивал свое дело ивоспитывал детей — и все это делал с любовью в сердце.«Как легко быть счастливым, часто с улыбкой думалЧеловек, – надо просто открыть свое сердце любви и свету иделиться ими с окружающим миром. А мир всегда примет иподдержит тебя».пошествовал себя счаст.

ПОМАГИТЕ ПОЖАЛОСТО!!!!!!

47. Проанализируй самостоятельно оставшиеся две части рассказа, учитывая условные обо- не значения. Подумай об изменении тональности рассказа в его ко … нце. Однажды вечером / хозяйка возвращалась с соба- кой с прогулки / и решила позвать кота домой. // Все вместе они зашли в подъезд. // Шурик шел первый, / Молька второй, /а хозяйка третьей. // Но кота что-то испугало, и он выскочил из подъезда. // Шурик / скрылся в подвале / и не приходил до- мой… не приходил домой двое суток. // На третий день / Молька нашла / нашего Шурика. ///

Связи живой и неживой природы. Взаимосвязь живой и неживой природы. Связь между живой и неживой природой Как разные объекты природы связаны между собой

Неживая и живая природа

Природа бывает живая и неживая. Живая природа не может существовать без неживой.

Подчеркни карандашами разного цвета (по своему выбору) объекты неживой и живой природы.

Солнце , ель , лягушка , воздух , карась , ландыш , гранит , кактус , созвездие , облако , подосиновик , комар , льдина , сосулька , роза , вода .

В рамке расшифруй условные обозначения, то есть покажи, каким цветом обозначены объекты неживой природы, а каким — живые существа.

Неживая природа

Живая природа

Картинки расположи в соответствующих рамках.

Исправь ошибки в утверждениях Серёжи. (ошибки выделены красным цветом)

1) Солнце, звёзды, воздух, вода, камни, растения — это неживая природа.

2) Растения, грибы, животные, человек, звёзды — это живая природа.

Заполни таблицу (напиши не менее трёх примеров в каждом столбце).

Наш удивительный Попугай — любитель загадок. Вот какие загадки он тебе предложил. Отгадай их и впиши отгадки в схему.

Взойдёт Егор на бугор —
выше леса, выше гор.
С бугра спускается —
за травой скрывается.
Ответ: Солнце

То, от чего тает лёд.
Ответ: Тепло

Не стукнет, не брякнет,
а в окно войдёт.
Ответ: Свет

Обсудите, какими способами можно показать связи между неживой и живой природой. Какой из этих способов самый наглядный? Почему? В верхней рамке выполните рисунок, показывающий пример связи между объектами неживой и живой природы (или наклейте фотографию). В нижней рамке покажите эту же связь с помощью схемы.

Живые существа не могут жить без неживой природы. Солнце — источник света и тепла для всего живого на Земле. Живым существам необходимы также воздух и вода.

Всё, окружающее нас, — воздух, вода, земля, растения и животные — это природа. Она может быть живой и неживой. Живая природа — это человек, животные, растительный мир, микроорганизмы. То есть это все, что способно дышать, питаться, расти и размножаться. Неживая природа — это камни, горы, вода, воздух, Солнце и Луна. Они могут не изменяться и оставаться в одном и том же состоянии многие тысячелетия. Связи живой и неживой природы существуют. Все они взаимодействуют друг с другом. Ниже схема живой и неживой природы, о которых и пойдет разговор в этой статье.

Взаимосвязь на примере растений

Наш окружающий мир, живая, неживая природа не могут существовать по отдельности друг от друга. Например, растения относятся к объектам живой природы и не могут выживать без солнечного света и воздуха, так как именно из воздуха растения получают для своего существования углекислый газ. Как известно, он в растениях запускает процессы питания. Получают питательные вещества растения из воды, а ветер помогает им размножаться, разнося их семена по земле.

Взаимосвязь на примере животных

Животные также не могут обходиться без воздуха, воды, еды. Например, белка питается орехами, которые растут на дереве. Она может дышать воздухом, она пьет воду и так же, как растения, не может существовать без солнечного тепла и света.

Наглядная схема живой и неживой природы и их взаимосвязь приведены ниже.

Появление неживой природы

На Земле изначально появилась неживая природа. Объекты, относящиеся ней, — это Солнце, Луна, вода, земля, воздух, горы. Со временем горы превратились в почву, а солнечное тепло и энергия позволили первым микробам и микроорганизмам появиться и размножаться сначала в воде, а затем и на земле. На суше они учились жить, дышать, питаться и размножаться.

Свойства неживой природы

Неживая природа появилась вначале, и ее объекты являются первичными.

Свойства, которые характерны для объектов неживой природы:

Они могут находиться в трех состояниях: твердом, жидком и газообразном. В твердом состоянии они устойчивы к воздействиям окружающей среды и крепки по своей форме. Например, это земля, камень, гора, лед, песок. В жидком состоянии они могут находиться в неопределенной форме: туман, вода, облако, нефть, капли. Объекты в газообразном состоянии — это воздух и пар.
Представители неживой природы не питаются, не дышат и не могут размножаться. Они могут менять свой размер, уменьшать или увеличивать его, но при условии, что это происходит при помощи материала из внешней среды. Например, кристалл льда может увеличиться в размере за счет присоединения к нему других кристаллов. Камни могут терять свои частицы и уменьшаться в размерах под воздействием ветров.

Неживые объекты не могут рождаться, а соответственно, и умирать. Они появляются и никуда уже не исчезают. Например, горы не могут никуда пропасть. Несомненно, что некоторые объекты способны переходить из одного своего состояния в другое, но не могут умереть. Например, вода. Она способна находиться в трех разных состояниях: в твердом (лед), жидком (вода) и в газообразном (пар), но она так и остается существовать.
Неживые объекты не могут передвигаться самостоятельно, а только при помощи внешних факторов окружающей среды.

Отличия неживой природы от живой

Отличием от живых организмов, признаком неживой природы является то, что они не могут воспроизводить потомство. Но, появляясь в мире однажды, неживые объекты никогда не исчезают и не умирают — кроме случаев, когда под влиянием времени они переходят в другое состояние. Так, камни через какое-то количество времени вполне могут превратиться в пыль, но, изменяя свой вид и свое состояние и даже распадаясь, своего существования не прекращают.

Появление живых организмов

Возникли сразу же после появления объектов живой природы. Ведь природа и объекты живой природы смогли появиться только при определенных благоприятных условиях внешней среды и непосредственно при особом взаимодействии с объектами неживой природы — с водой, с почвой, с воздухом и Солнцем и их сочетанием. Взаимосвязь живой и неживой природы неразрывна.

Жизненный цикл

Все представители живой природы проживают свой цикл жизни.

Живой организм может питаться и дышать. Связи живой и неживой природы, конечно же, присутствуют. Так, живые организмы способны существовать, дышать и питаться при помощи объектов природы неживой.
Живые существа и растения могут рождаться и развиваться. Например, растение появляется из маленького семени. Животное или человек появляется и развивается из эмбриона.
Все живые организмы имеют способность размножаться. В отличие от гор, растения или животные могут бесконечно сменять жизненные циклы и смену поколений.
Жизненный цикл любого живого существа всегда заканчивается смертью, то есть они переходят в другое состояние и становятся объектами неживой природы. Пример: листья растений или деревьев уже не растут, не дышат и им не нужен воздух. Труп животного в земле предается разложению, его составляющие становятся частью земли, минералами и химическими элементами почвы и воды.

Объекты живой природы

Объектами живой природы являются:

К объектам неживой природы относятся:

камни;
водоемы;
звезды и небесные светила;
земля;
горы;
воздух, ветер;
химические элементы;
почва.

Связи живой и неживой природы присутствуют повсюду.

Например, ветер срывает листву с деревьев. Листья — это объект живой природы, а ветер относится к неживым объектам.

Пример

Взаимосвязь живой и неживой природы можно увидеть на примере утки.

Утка — живой организм. Она — объект живой природы. Утка создает свой дом в В этом случае она связана с растительным миром. Пищу утка себе ищет в воде — связь с неживой природой. При помощи ветра она может летать, солнце согревает и дает свой свет, необходимый для жизни. Растения, рыбы и другие организмы являются для нее пищей. Солнечное тепло, солнечный свет и вода помогают жизни ее потомства.

Если в этой цепи убрать хоть одну составляющую, то жизненный цикл утки нарушается.

Все эти взаимосвязи изучает живая, неживая природа. 5 класс в средней общеобразовательной школе по предмету «естествознание» полностью посвящен этой теме.

Связи между неживой и живой природой

Ответы к стр. 26 — 27

Может ли живая природа существовать без неживой? Рассмотри иллюстрации и дай обоснованный ответ.

Объясни схему. Как ты думаешь, что обозначают стрелки на этой схеме?

Стрелки на схеме обозначают связи между неживой и живой природой.

Вопросы

1. Что относится к неживой природе, а что — к живой?

В результате долгих наблюдений за природой человек разделил все её объекты на две большие группы: живую и неживую природу. Солнце, воздух, вода, полезные ископаемые — это неживая природа. Растения, человек, животные — живая природа.

2. Чем живые существа отличаются от предметов неживой природы?

Живые существа, в отличие от объектов неживой природы, дышат, питаются, растут, приносят потомство, умирают.

3. Как связаны между собой неживая и живая природа?

В природе всё связано друг с другом. Живая природа не может существовать без неживой. Солнце — источник света и тепла для всего живого на Земле. Живым существам необходимы также воздух и вода.

Все, что нас окружает: земля, воздух, вода, животные, растения — это природа. В природе существуют как живые организмы (растения, животные), так и неживые тела (горы, вода, Луна и Солнце). Одни живут, размножаются, растут и питаются, другие не изменяются тысячелетиями.

Но все они — объекты живой и неживой природы тесно связаны друг с другом и их существование невозможно по отдельности. Так, растение — это объект живой природы, но Солнце обогревает его лучами, из воздуха оно получает углекислый газ, который запускает процесс питания, вода наполняет растение питательными веществами, а ветер разносит его семена, помогая размножению.

Объекты живой и неживой природы

Первыми на нашей планете появились объекты неживой природы . Под влиянием Солнца, ветра и воды горные породы постепенно превращались в почву, солнечная энергия позволила образоваться в воде первым микроорганизмам, которые постепенно учились дышать, питаться, размножаться.

Поскольку объекты неживой природы первичны, то для начала определим свойства, характерные для них.

Для тел, составляющих неживую природу, характерны три состояния: твердое, жидкое и газообразное. Твердые — статичны в своих формах, очень устойчивы к воздействию окружающей среды. Это камни, почва, скалы, горы, ледники, айсберги, сосульки и снежинки, градины или песчинки. Жидкие не имеют определенной формы: вода, нефть, капли дождя, туман, облака. К газообразным относят воздух, воздушные массы, пары.
Все объекты неживой природы не нуждаются в питании, им не нужно дышать, они не размножаются. Да, они способны увеличиваться в объеме или уменьшаться, но только за счет добавления или отделения материалов извне. Например, кристаллы увеличиваются, присоединяя такие же кристальные структуры. Или камень под воздействием ветра постепенно теряет свои частички, уменьшаясь в размерах.
Однажды появившись на Земле, эти объекты уже никуда не исчезают, то есть тела неживой природы бессмертны. Со временем они могут переходить из одного состояния в другое, но при этом не умирают. Яркий пример — вода: зимой, от воздействия холодной температуры она становится твердой (лед), в обычное время — жидкая (вода), под жаркими лучами Солнца испаряется, превращаясь в пар.
Объекты неживой природы очень устойчивы. А наиболее крупные по размерам практически не изменяются на протяжении многих тысячелетий.
Двигаться объекты неживой природы могут только при воздействии извне.

Живая природа возникла на нашей планете благодаря особому сочетанию условий внешней среды и особому, уникальному взаимодействию объектов неживой природы — почвы, воды, Солнца.

Главные отличительные признаки объектов живой природы — это те, которые определяют их жизненный цикл.

Все живые организмы питаются и дышат.
Они рождаются, растут и развиваются. Так, из семечка вырастает целое дерево, из эмбриона развивается и появляется на свет детеныш животного или человека.
Объекты живой природы способны к размножению — то есть могут воспроизводить себе подобных. Так, например, гора не способна образовать такую же гору, а растение или животное находится в бесконечном цикле смены поколений.
Завершив свой жизненный цикл, объекты живой природы переходят в класс объектов неживой. Опавшие листья уже не нуждаются в солнце и воде, труп животного разлагается, трансформируясь в молекулы и атомы, которые потом составят минералы и элементы почвы или воды.

Схема взаимодействия между живой и неживой природой

Схема показывает, насколько тесно связаны в нашем мире все объекты живой и неживой природы. Возьмем для примера птицу — утку. Она строит гнездо в зарослях камыша и этим связана с растениями. Она добывает пищу в воде — связь с объектом неживой природы. Ветер помогает ей летать, солнце и звезды помогают определять свой путь. Растения и микроорганизмы служат для нее пищей, солнечный свет и вода способствую росту птенцов. Уберите из этой системы хоть одну связи и сразу нарушится жизненный цикл утки.

1. Подчеркни карандашами разного цвета (по своему выбору) объекты неживой и живой природы.

2. Вырежи из Приложения картинки и расположи их в соответствующих рамках. Попроси соседа по парте проверить твою работу. После проверки наклей картинки.

3. Исправь ошибки в утверждениях Сережи (зачеркни лишнее слово). Проверь себя с помощью учебника.

1) Солнце, звёзды, воздух, вода, камни, растения — это неживая природа.
2) Растения, грибы, животные, человек, звёзды — это живая природа.

4. Заполни таблицу (напиши не менее трёх примеров в каждом столбце). Старайся не повторять примеры из задания 2.

5. Наш удивительный Попугай — любитель загадок. Вот какие загадки он тебе предложил. Отгадай их и впиши отгадки в схему. Объясни схему (устно). Расскажи с её помощью о значении Солнца для жизни на Земле

Солнце даёт свет и тепло, необходимые для жизни растений, животных и человека.

6. Обсудите, какими способами можно показать связи между неживой и живой природой. Какой из этих способов самый наглядный? Почему? В верхней рамке выполните рисунок, показывающий пример связи между объектами неживой и живой природы (или наклейте фотографию). В нижней рамке покажите эту же связь с помощью схемы.

Объекты неживой природы: примеры | Зеленый татарстан

Объектов неживой природы настолько много и они настолько разнообразны, что одна наука просто не в силах изучать их все. Этим занимается сразу несколько наук: химия, физика, геология, гидрография, астрономия и др.

По одной из существующих классификаций все объекты неживой природы делятся на три большие группы:

Твердые тела. Сюда относятся все горные породы, минералы, вещества, составляющие почву, ледники и айсберги, планеты. Это камни и залежи золота, скалы и алмазы, Солнце и Луна, кометы и астероиды, снежинки и град, песчинки и хрусталь.
Эти объекты имеют четкую форму, им не нужно питание, они не дышат и не растут.

Жидкие тела — это все объекты неживой природы, находящиеся в состоянии текучести, не имеющие определенной формы. Например, роса и капли дождя, туман и облака, вулканическая лава и река.
Все эти виды объектов неживой природы тесно взаимосвязаны с другими телами, но также не нуждаются в пище, дыхании и не способны к размножению.

Газообразные тела — все вещества, состоящие из газов: воздушные массы, водяной пар, звезды. Атмосфера нашей планеты — вот самый большой объект неживой природы, который если и изменяется, то только под воздействием окружающей среды. Но при этом не питается, не растет, не размножается. Однако именно воздух жизненно необходим для жизни.
Какие объекты неживой природы необходимы для жизни

Мы уже упоминали, что без объектов неживой природы жизнь на нашей планете невозможна. Из всего обилия для существования живой природы особую важность имеют следующие тела неживой природы:

Почва. Понадобилось несколько миллиардов лет прежде чем почва стала обладать теми свойствами, которые позволили появиться растениям. Именно почва связывает атмосферу, гидросферу и литосферу, в почве происходят самые важные физические и химические реакции: отжившие растения и животные разлагаются, трансформируются в полезные ископаемые. А еще почва защищает живые организмы от токсинов, нейтрализуя ядовитые вещества.
Воздух — крайне необходимая субстанция для жизни, так как все объекты живой природы дышат. А растениям воздух необходим не только для дыхания, но и для образования питательных веществ.
Вода — основа основ и первопричина зарождения жизни на Земле. Все живые организмы нуждаются в воде, для кого-то это среда обитания (рыбы, морские животные, водоросли), для других — источник питания (растения), для третьих — важнейший компонент питательной схемы( животные, растения).
Солнце — еще один объект неживой природы, ставшей причиной зарождения жизни на нашей планете. Его тепло и энергия необходимы для роста и размножения, без солнца не будут расти растения, замрут многие физические и химические реакции и циклы, которые поддерживают жизненный баланс на земле.
Связь неживой природы с живой весьма многогранна. Все природные тела, окружающие нас, неразрывно связаны тысячью нитей. Например, человек — объект живой природы, но ему нужны воздух, воды и Солнце для жизни. А это объекты неживой природы. Или растения — их жизни невозможна без почвы, воды, солнечного тепла и света. Ветер — объект неживой природы, заметно влияет на способность растений к размножению, разнося семена или сдувая сухие листья с деревьев.

С другой стороны и живые организмы неизменно влияют на объекты неживой природы. Так, микроорганизмы, рыбы и животные, обитающие в воде, поддерживают ее химический состав, растения, умирая и сгнивая, насыщают почву микроэлементами.

Источник: https://xn—-8sbiecm6bhdx8i.xn--p1ai/
Фото:bolshoyvopros.ru

Связи живой и неживой природы. Взаимосвязь живой и неживой природы

Всё, окружающее нас, – воздух, вода, земля, растения и животные – это природа. Она может быть живой и неживой. Живая природа – это человек, животные, растительный мир, микроорганизмы. То есть это все, что способно дышать, питаться, расти и размножаться. Неживая природа – это камни, горы, вода, воздух, Солнце и Луна. Они могут не изменяться и оставаться в одном и том же состоянии многие тысячелетия. Связи живой и неживой природы существуют. Все они взаимодействуют друг с другом. Ниже схема живой и неживой природы, о которых и пойдет разговор в этой статье.

Взаимосвязь на примере растений

Взаимосвязь на примере животных

Наглядная схема живой и неживой природы и их взаимосвязь приведены ниже.

Появление неживой природы

На Земле изначально появилась неживая природа. Объекты, относящиеся ней, – это Солнце, Луна, вода, земля, воздух, горы. Со временем горы превратились в почву, а солнечное тепло и энергия позволили первым микробам и микроорганизмам появиться и размножаться сначала в воде, а затем и на земле. На суше они учились жить, дышать, питаться и размножаться.

Свойства неживой природы

Неживая природа появилась вначале, и ее объекты являются первичными.

Свойства, которые характерны для объектов неживой природы:

Они могут находиться в трех состояниях: твердом, жидком и газообразном. В твердом состоянии они устойчивы к воздействиям окружающей среды и крепки по своей форме. Например, это земля, камень, гора, лед, песок. В жидком состоянии они могут находиться в неопределенной форме: туман, вода, облако, нефть, капли. Объекты в газообразном состоянии – это воздух и пар.
Представители неживой природы не питаются, не дышат и не могут размножаться. Они могут менять свой размер, уменьшать или увеличивать его, но при условии, что это происходит при помощи материала из внешней среды. Например, кристалл льда может увеличиться в размере за счет присоединения к нему других кристаллов. Камни могут терять свои частицы и уменьшаться в размерах под воздействием ветров.
Неживые объекты не могут рождаться, а соответственно, и умирать. Они появляются и никуда уже не исчезают. Например, горы не могут никуда пропасть. Несомненно, что некоторые объекты способны переходить из одного своего состояния в другое, но не могут умереть. Например, вода. Она способна находиться в трех разных состояниях: в твердом (лед), жидком (вода) и в газообразном (пар), но она так и остается существовать.
Неживые объекты не могут передвигаться самостоятельно, а только при помощи внешних факторов окружающей среды.

Отличия неживой природы от живой

Отличием от живых организмов, признаком неживой природы является то, что они не могут воспроизводить потомство. Но, появляясь в мире однажды, неживые объекты никогда не исчезают и не умирают – кроме случаев, когда под влиянием времени они переходят в другое состояние. Так, камни через какое-то количество времени вполне могут превратиться в пыль, но, изменяя свой вид и свое состояние и даже распадаясь, своего существования не прекращают.

Появление живых организмов

Связи живой и неживой природы возникли сразу же после появления объектов живой природы. Ведь природа и объекты живой природы смогли появиться только при определенных благоприятных условиях внешней среды и непосредственно при особом взаимодействии с объектами неживой природы – с водой, с почвой, с воздухом и Солнцем и их сочетанием. Взаимосвязь живой и неживой природы неразрывна.

Жизненный цикл

Все представители живой природы проживают свой цикл жизни.

Живой организм может питаться и дышать. Связи живой и неживой природы, конечно же, присутствуют. Так, живые организмы способны существовать, дышать и питаться при помощи объектов природы неживой.
Живые существа и растения могут рождаться и развиваться. Например, растение появляется из маленького семени. Животное или человек появляется и развивается из эмбриона.
Все живые организмы имеют способность размножаться. В отличие от гор, растения или животные могут бесконечно сменять жизненные циклы и смену поколений.
Жизненный цикл любого живого существа всегда заканчивается смертью, то есть они переходят в другое состояние и становятся объектами неживой природы. Пример: листья растений или деревьев уже не растут, не дышат и им не нужен воздух. Труп животного в земле предается разложению, его составляющие становятся частью земли, минералами и химическими элементами почвы и воды.

Объекты живой природы

Объектами живой природы являются:

люди;
животные;
птицы;
растения;
рыбы;
водоросли;
паразиты;
микробы.

Объекты неживой природы

К объектам неживой природы относятся:

камни;
водоемы;
звезды и небесные светила;
земля;
горы;
воздух, ветер;
химические элементы;
почва.

Связи живой и неживой природы присутствуют повсюду.

Например, ветер срывает листву с деревьев. Листья – это объект живой природы, а ветер относится к неживым объектам.

Пример

Взаимосвязь живой и неживой природы можно увидеть на примере утки.

Утка – живой организм. Она – объект живой природы. Утка создает свой дом в камышовых зарослях. В этом случае она связана с растительным миром. Пищу утка себе ищет в воде – связь с неживой природой. При помощи ветра она может летать, солнце согревает и дает свой свет, необходимый для жизни. Растения, рыбы и другие организмы являются для нее пищей. Солнечное тепло, солнечный свет и вода помогают жизни ее потомства.

Если в этой цепи убрать хоть одну составляющую, то жизненный цикл утки нарушается.

Урок окружающего мира по теме: «Живая и неживая природа»

Урок 4. НЕЖИВАЯ И ЖИВАЯ ПРИРОДА + тест

Цели: научить различать компоненты живой и неживой природы, устанавливать их взаимосвязь, выделять явления природы.

Оборудование: жёлтые и зелёные фишки, картинки с изображением животных, растений и предметов неживой природы, карточки для схемы.

Ход урока

I. Введение в тему.

(На доске написана тема урока «Неживая и живая природа».) Задания учащимся:

О чём вы узнаете на уроке?

Подойдите к окну и внимательно рассмотрите всё, что из него просматривается.
Расскажите, что вы видите. (Растения, животных, людей, транспорт, солнце, облака и т. д.)

П. Изучение нового.

Беседа.

— На какие две группы можно разделить всё увиденное? (Живое и неживое.)

— Почему одни предметы вы относите к живой природе, а другие — к неживой?

Дети имеют первоначальные знания о живой и неживой природе, но могут возникнуть осложнения с доказательством. Основные признаки тел живой природы — питание, дыхание, размножение, рост, смерть. Только при наличии всех этих факторов тело можно отнести к живой природе. На протяжении изучения всего курса следует напоминать детям, что человек -часть природы, поэтому обязан заботиться о ней, чтобы иметь хорошие условия существования.

III. Работа по учебнику, с. 21.

Прочитайте текст.

Задания учащимся.

Рассмотрите рисунки.

Что относится к живой природе, накройте зелёными фишками (взаимопроверка).

Физкультминутка

Игра «Живое — неживое»

Класс делится на две группы. Одна группа учеников назначается ответственной за тела живой природы, другая — за тела неживой природы. Учитель показывает картинку. Встаёт та половина класса, к какой группе относится данный предмет. Показ картинок можно⁴сменить загадками.

Что видно только ночью? (Звёзды, луна.)
Один пастух тысячи овец пасёт. (Месяц, звёзды.)
Летом греет, зимой холодит. (Солнце.)
Без рук, без ног, а бежит. (Вода.)
Дышит, растёт, а ходить не может. (Растение.)
В лесу на одной ножке выросла лепёшка. (Гриб.)
Под мостиком виляет хвостиком. (Рыба.)
На шесте дворец, во дворце певец. (Скворец.)

Ползун ползёт, иглы везёт. (Ёж.)

IV. Связь неживой и живой природы.

Составление схемы взаимосвязи неживой и живой природы.

На столе учителя лежат карточки — составные части схемы: неживая природа, вода, воздух, солнце, живая природа, животные, растения, человек.

Беседа.

Что относят к живой природе? (Животные, растения, человек.)

Так в процессе беседы на доске появляется схема, но её части пока не соединены.

Посмотрите, какая схема у нас получилась.
Всё понятно на схеме? (Нет связи между частями.)

Как бы вы расставили стрелки, чтобы показать связь и взаимовлияние неживой и живой природы?

— Подумайте и расскажите, что произойдёт с представителями живой природы, если исчезнет солнце (вода, воздух).

Тест «Живая и неживая природа»

Вариант I

1. Что такое природа?

всё, что окружает человека
всё, что создал человек
всё, что окружает человека и не создано им

2. Что относится к неживой природе?

куст 3) мухомор
ручей 4) самолёт

3. Что относится к живой природе?

1) вулкан 3) дуб

2) звонок 4) звезда

4. Что не относится к природе?

гвоздь 3) Луна
камень 4) воздух

5. Без чего животные на Земле смогут обойтись?

1) без солнечного света 3) без воздуха

2) без воды 4) без зоопарка

6. Найди группу, в которой указаны правильные признаки живых существ.

дышат, питаются, двигаются
растут, приносят потомство, умирают
дышат, растут, общаются друг с другом

7. Продолжи фразу: «Живая и неживая природа…»

не связаны друг с другом
иногда связаны друг с другом
всегда связаны друг с другом

Домашнее задание: учебник, с. 20-21; рабочая тетрадь, с. 8 задания 4, 5.

Солнце живое или неживое. Что относится к живой природе? Признаки объектов неживой природы

Неживая и живая природа

Природа бывает живая и неживая. Живая природа не может существовать без неживой.

Подчеркни карандашами разного цвета (по своему выбору) объекты неживой и живой природы.

Неживая природа

Живая природа

Картинки расположи в соответствующих рамках.

Исправь ошибки в утверждениях Серёжи. (ошибки выделены красным цветом)

1) Солнце, звёзды, воздух, вода, камни, растения — это неживая природа.

2) Растения, грибы, животные, человек, звёзды — это живая природа.

Заполни таблицу (напиши не менее трёх примеров в каждом столбце).

Взойдёт Егор на бугор —
выше леса, выше гор.
С бугра спускается —
за травой скрывается.
Ответ: Солнце

То, от чего тает лёд.
Ответ: Тепло

Не стукнет, не брякнет,
а в окно войдёт.
Ответ: Свет

Предложение – это набор слов, которые связанные между собою по смыслу. Например: Даша пошла в магазин. Витя ловил рыбу. В саду росли цветы. Благодаря предложению мы не только можем узнать действие, которое совершается или будет совершенно определенным предметом, но и можем полноценно выражать свои мысли и передавать информацию.

Ведь когда вы рассказываете маме о своих школьных друзьях, разговариваете с учителем в школе, или общаетесь с одноклассниками – вы используете в своей речи именно предложения. Предложения также используются в письменной форме.

На письме, букву, с которой начинается предложение, следует писать большой. Например: Правильно писать: Девочка читала книжку. Белка еле вкусные орехи. Мы видим, что слова «девочка» и «белка» в предложении пишутся с большой буквы.

Что такое живая и неживая природа

Вы, наверное, очень много раз слышали выражение «живая и неживая природа». Давайте разберемся, что же это выражение означает. Природа – это, все, что окружает людей, и то, что они сами не сделали. Природа состоит из двух составляющих: живой и неживой природы.

Живая природа — это те предметы, которые могут дышать, расти и умирать, точно также как человек. К живой природе относятся грибы, растения, животные, бактерии и сам человек. Неживая природа – это те предметы природы, которые не растут. Они находятся все время в одном и том состоянии. Это вода, небо, камни, почва, радуга, ветер, дождь.

Также к неживой природе относятся небесные светила – Луна и Солнце. Живая и неживая природа взаимосвязана между собой. Неживая природа способствует жизни живой природы. Например, все мы знаем, что рыбки живут в воде.

Вода – это неживая природа рыбка – живая. Если бы не было воды, рыбки бы не смогли жить. Растения живут благодаря солнечному свету. Солнце – это неживая природа.

Предложения с предметами живой и неживой природы

Давайте попробуем составить предложения, и описать живую и неживую природу в них.

На грядках росли огурцы и помидоры. Огурцы и помидоры – растения (живая природа) растут на почве (неживая природа).

В небе летел гордый сокол. Сокол – птица (живая природа), небо – неживая природа.

Маша купалась в пруду. Маша – это человек (живая природа), пруд – неживая природа.

Зайчик кушал зеленую травку. Зайчик – животное (живая природа), травка – растение (живая природа)

Вода покрывала камни на берегу. Вода – неживая природа, камни – неживая природа.

Бабушка смотрела на солнце.

Бабушка – это человек (живая природа), Солнце – небесное светило (неживая природа)

Кошка охотилась на птичек. Кошка и птички – представители животного мира, а значит — относятся к живой природе.

Ветер срывал листья с дерева. Листья – это живая природа, ветер – неживая природа.

Нужна помощь в учебе?

Предыдущая тема: Календарные праздники: зачем человеку праздники
Следующая тема:&nbsp&nbsp&nbspЗнакомство с понятием текст: кто помогает человеку в саду и огороде

Компоненты природы — земля, недра, почвы, поверхностные воды, подземные воды, атмосферный воздух, растительный мир, животный мир и иные организмы, а также озоновый слой атмосферы и околоземное космическое пространство, обеспечивающие в совокупности благоприятные условия для существования жизни на Земле.

Панда

Оглядитесь по сторонам. Может быть, вы увидите стены, окна, стулья, столы и другие предметы. Возможно, вы увидите какие-нибудь устройства, автомобили или приборы. Может быть, рядом окажутся другие люди, животные или растения. Что из всего этого живое? Скорее всего, вам достаточно одного взгляда, чтобы понять, живое существо или нет. Например, собака живая, а книга нет.

Однако как именно вы узнаете, что живое, а что нет? Большая панда, которую вы видите, — всего лишь картинка, но одного взгляда на настоящую, не нарисованную панду достаточно, чтобы понять, что она живая. А почему?

Все живые существа называются организмами. Мы узнаем, живой это организм или нет, по характерным признакам.

Признаки живого организма:

Организм растет и в своем развитии проходит определенные этапы, обычно изменяя форму и увеличиваясь.
Внутри организма идут жизненные процессы, при которых одни химические вещества превращаются в другие.
Чтобы расти организм нуждается в питательных веществах и в энергии, поддерживающей жизненные процессы.
Организм размножается, то есть воспроизводит себе подобных.

Представители живой природы: 1. Амеба, 2. Божья коровка, 3. Секвойя, 4. Динозавр

Живые существа бывают самых разных форм и размеров.

Некоторые малы, что их можно разглядеть только а микроскоп, например, амебу в капле воды. Других, таких как божья коровка, можно хорошо рассмотреть через простое увеличительное стекло. Такие растения, как секвойя, достигают колоссальных размеров. Животные, подобные динозаврам, жили в доисторические времена и давно с лица земли. Мы, люди тоже относимся к живым существам.

Живая природа

Живая природа — совокупность живых организмов. Главное свойство живой природы — способность нести генетическую информацию, размножаться и передавать наследственные признаки потомству. Живая природа делится на пять царств: вирусы, бактерии, грибы, растения и животные. Живая природа организуется в экосистемы, которая, в свою очередь, составляет биосферу.

Неживая природа

Неживая природа представлена в виде вещества и поля, которые обладают энергией. Она организована в несколько уровней: элементарные частицы,атомы, химические элементы, небесные тела, звёзды, галактика и Вселенная. Вещество может пребывать в одном из нескольких агрегатных состояний (например, газ, жидкость, твёрдое тело, плазма).

На Земле существуют миллионы живых организмов. Некоторые из них гиганты, такие, как голубые киты и красное дерево, другие же — совсем крошечные, такие как насекомые и бактерии. Все они нуждаются в пище и крове, которые получают в естественных условиях.

Цель: дать понятия о живой и неживой природе; её роли в жизни человека.

Задачи: усвоить понятия (изложить в логической последовательности):

– Природа – живая – неживая;

– Объект природы;

– Предмет;

– Явления природы;

– Правила наблюдения за природой;

– Правила поведения на природе;

– Охрана природы

– Развивать речь, логическое мышление.

Должны уметь:

– Объяснять понятия и отвечать на вопросы;

– Сравнивать и делать выводы;

– Определять по определенным признакам виды природы.

Тип урока: урок формирования новых знаний и умений.

Оборудование:

учебник Дмитриева и Казаков “Мы и окружающий мир”, 1-й класс;
картины;
диски с записью явлений природы и голосов птиц.

Ход урока

1. Организационный момент.

– Дети, каким вы хотите, чтобы получился наш урок?

– Интересным, веселым, сложным.

– Это будет зависеть то того, как мы будем помогать друг другу.

2. Показать картину Левитана “Октябрь”.

– Ответьте на вопрос “Что вы видите на картине?” одним словом.

– Природу.

Сейчас я прочту стихотворение, а вы послушайте и мысленно представьте то, о чем я буду читать.

“Если на деревьях листья пожелтели,
Если в край далекий птицы улетели,
Если небо хмурое, если дождик льется,
Это время года осенью зовется”.

– Какое время года написал Левитан?

Назовите признаки осени, услышанные вами в стихотворении.

– Желтые листья, птицы улетели, небо в черных тучах, идет дождь.

3. Беседа “Природа вокруг нас”.

а) Дети, кто из вас бывал в лесу, у реки, на море? Поделитесь своими впечатлениями.

– Рассказы детей.

б) Кто наблюдал за бабочками, муравьями, птицами?

– Рассказы детей.

– Какой же вывод можно сделать? (подвести детей к тому, чтобы они сами ответили, что такое природа).

Вывод: все, что мы видим и наблюдаем – это природа.

– Назовите природу на картине.

– Деревья, гнездо, трава, небо.

– Подумайте, как можно разделить природу на две группы?

На доске запись	ПРИРОДА		ПРИРОДА
	Гнездо	небо	Живая	Неживая.
	Деревья	трава

– Показываю картинки и прошу детей разделить их на группы.

У доски дети делят картинки на группы и объясняют, по какому признаку их разделили.

Назовите признак живой природы:

Рождение, дыхание, рост, питание, размножение, движение, умирание (смерть).

– Назовите объекты живой природы.

– цветок, бабочка, человек, кошка и т.д.

– Назовите объекты неживой природы.

– Камни, солнце, небо, радуга.

Физминутка:

“Ветер дует нам в лицо,
Закачалось деревцо.
Ветер тише, тише, тише,
Деревцо все выше, выше”.

– О каком живом объекте природы мы говорили?

– О дереве.

– Докажите, что дерево относится к живой природе.

– Оно имеет все признаки живой природы. Оно рождается (появляется росток), растет, дышит, питается, размножается, умирает.

– О неживом?

– О ветре.

– Я сейчас покажу вам картинку, а вы скажите, какое дерево на ней.

– Это береза.

– А вы знаете, что листья и почки этого дерева являются лечебными? Отвар этих листьев помогает при ангине, при заболевании почек. Воздух в березовом лесу целебный.

Работа по учебнику (стр. 18)

– Назовите объекты живой природы и неживой.

– Дети называют и доказывают (почему тот или иной объект относится к живой или неживой природе).

Помогите мне решить задачу:

– Если камень упал с горы и раскололся, то этот камень объект какой природы?

– Неживой.

– Почему? Ведь был один камень, стало много.

– Нет признаков живой природы.

– Да, ребята. Камень – это тело природы. Тела в природе могут изменяться.

– Текучая вода в реке – это объект живой природы?

– Но ведь вода в реке движется?

– Вода движется потому что, что земля круглая.

Прослушайте грамзапись. “Дождь в лесу”.

– Какую природу вы услышали?

– Услышали птиц, лягушек. Это живая природа (назвали признаки живой природы)

– А еще что услышали?

– Шум воды (это неживая). Еще услышали дождь.

– А куда же дождь отнесем? К какой природе?

– Это явление неживой природы.

Беседа: Дерево – объект живой природы, а бревно?

– Объект неживой природы.

– Почему? А указка? (дети ведут дискуссию в парах, в четверках)

– А можно ли назвать объектами природы ложку, стол, дом?

Вывод: это просто предметы, которые сделал человек из объектов природы.

– А где люди взяли материал, чтобы сделать эти предметы?

– Из природы.

Живой – дерево – бревно, указка, стол.

Неживой – песок – стекло, вода в кране.

Вывод: живая природа влияет на неживую природу. Дерево растет в земле. Растениями питаются животные.

Сейчас прослушайте стихотворение, а вы подумайте, как неживая природа помогает живой.

“Воробей живет под крышей,
В теплой норке – домик мышки,
У лягушки дом – в пруду,
Домик пеночки – в саду.
Эй, цыпленок, где твой дом?
– Он у мамы под крылом.

– Назовите объекты живой природы, неживой.

– Дети называют.

Беседа о роли природы в нашей жизни.

Вывод: Природа – дает одежду, питание, материалы для жилья, хорошее настроение.

Беседа о правилах наблюдения за природой.

Работа по учебнику.

Беседа о правилах поведения в природе (можно прочитать стихотворение).

Вывод: “Любить и охранять природу – значит любить и охранять Родину!”

Итог урока:

Так какая же была тема нашего урока?
Какую же проблему вы увидели на уроке?
Что было удачного на уроке?
Что не получилось на уроке?
Отобразите свое настроение на листочках различных деревьев. (Раздать шаблоны листьев)

Как детям в начальной школе рассказать про объекты природы так, чтобы им было не только все понятно, но и интересно? Лучше пояснить на реальных примерах, чем говорить научным языком или определениями. Ведь то, что можно самому пощупать и почувствовать, запомнить и понять гораздо легче.

Энциклопедии, фильмы и образцы

Не каждый ребенок во время урока в школе поймет, вообще, не только природа. Сказав слово «объект», учитель или родитель должен показать фотографию, плакат, например, с птицами, животными в лесу. Пусть ребенок поймет, почему птица является объектом природы, причем живым.

Объекты живой и неживой природы желательно демонстрировать на примерах. Можно это делать и на словах. Но, как правило, ребенку интереснее воспринимать информацию зрительно, чем на слух. Если же вы все-таки выбрали второй вариант, то лучше рассказать интересную историю, сказку, а не сделать сухое перечисление.

Родителям желательно приобрести красочные детские энциклопедии, в которых прекрасно проиллюстрированы растения, животные, птицы, облака, камни и так далее. Ребенку можно сказать, что рыбка живет в воде и питается водорослями. Это все объекты природы. Рекомендуется показать, например, стакан, ноутбук и одеяло и сказать, что они не относятся к объектам природы, ведь эти вещи создал человек.

Живая и неживая природа

Как отличить Что она представляет собой? То, чего человек не создавал, это и есть объекты природы. Примеры можно приводить до бесконечности. Как дети смогут отличить живую и неживую природу? Следующий раздел статьи полностью посвящен тому, как привлечь внимание малышей к тому, что их окружает. А сейчас можно лишь объяснить словами, как вообще отличить живое и неживое.

Детям желательно показать обучающее видео о природе, во время просмотра которого указывать на различные объекты и говорить, какие из них являются живыми. Например, в кадр попали облака, лиса, дерево. Желательно нажать на паузу и показать, что из них является неживым объектом, а кто относится к живым. Заодно нужно добавить: животные, птицы, насекомые являются одушевленными и отвечают на вопрос «кто», а растения, грибы, камни, тучи, соответственно, — «что».

Наглядные примеры вокруг

Сельские дети могут природу лицезреть каждый день, поэтому им можно устроить прогулку и там показать, что является живым, а что нет. Городским же ребятам можно продемонстрировать цветы на подоконнике, ведь эти растения — тоже живые объекты природы. Их вырастил человек, но они все равно остаются частью растительного мира. Домашние животные, попугаи, тараканы и пауки тоже являются объектами живой природы.

Не обязательно выезжать за город, чтобы продемонстрировать неживые объекты. Тучи, которые движутся по небу, ветер и дождь — хорошие примеры. Даже почва под ногами, лужи или снег являются объектами неживой природы.

Хорошим примером может стать аквариум с рыбками или черепахой. На дне его лежит природный грунт, имитирующий дно. Водоросли настоящие, камушки и ракушки — тоже. Но в них нет улиток. В аквариуме плавают рыбки. Детишки смотрят на них, радуются им. На данный момент здесь имеются объекты живой и неживой природы. Учитель, воспитатель или родители должны сказать, что рыбка — это живой объект природы, водоросли тоже. А вот песочек на дне, камушки и ракушки — неживые. Они не дышат, не размножаются, просто существуют. У них свое предназначение — создавать все условия для жизни живых объектов. Если бы не было песочка, то растения бы не росли.

Прогулка на природе

Какой повод может появиться для вылазки на природу? Рыбалка, охота, сбор грибов, ягод, орехов. С детьми лучше всего выезжать на природу просто для отдыха. Конечно, будет полезно также и собирать грибы. Но делать это следует строго под присмотром взрослых. Родители смогут наглядно показать объекты живой природы, например, деревце, кусты, траву, грибы, ягоды, зайца, муху и комара. То есть, всё что дышит, растет, перемещается, может чувствовать.

являются неживыми? Про тучи, дождик и снег говорилось выше. Камни, сухие ветки и листья, земля, горы, реки, моря и озера с океанами — это неживая природа. Точнее сказать, вода — это неживой объект, но созданный природой.

Что создано природой, а что человеком

Не нужно детское внимание заострять только на объектах природы. Ребенок может запутаться, подумать, что все относится к этой категории. Но ведь это не так.

В школе педагог может привести примеры того, что не является объектом природы: учебники, тетради, парта, доска, здание школы, дом, компьютер, телефон. Все это создал человек. Объект природы же существует и без его участия.

Будет, наверное, справедливо возражение по поводу того, что карандаш сделан из дерева, а оно — живое. Но дело в том, что дерево уже срублено, оно уже не живет. Ведь карандаш не растет на глазах и не дышит. Это неодушевленный предмет и неживой в том числе.

В школе можно сделать забавную игру: вырезать из журналов или распечатать на принтере картинки, где будут изображены объекты природы, а затем наклеить их на лист бумаги (сделать карточки). Учитель может проверить, что же вырезал ребенок. Может быть, он не заметил камушек внизу страницы или он не знал, что неживой природы? А другой ученик пропустил фотографию с озером, зато вырезал самолет. Придется одному объяснить, что камень — это объект неживой природы, а второму — что самолет создан людьми и к игре никакого отношения не имеет.

Когда карточки все будут готовы, можно их смешать. Каждый ученик будет доставать наугад одну, показывать ее у доски всему классу и говорить, какие изображены на ней живые объекты природы. Примеры могут быть разными. Важно обратить внимание на все, что присутствует на картинке. Интерес детей при этом обязателен. Неинтересный урок не запоминается, а поданная скучно информация не усваивается.

Не нужно в один период заострять внимание ребенка на объектах природы. Лучше делать это ненавязчиво. Дети, которые слушали внимательно, быстро поймут. Но если педагог не сумел объяснить тему, но ребенку интересно, остается только родителям приводить примеры. Главное, чтобы было все в форме игры.

Природой называется все то, что окружает нас и не создано при участии человека. Так, окружающие нас леса, горы, моря, звезды — это природа. А дома, книги, машины, космические корабли к природе не относятся.

В природе выделяют живые и неживые объекты. К живым принято относить все, что способно самостоятельно жить, развиваться, расти, питаться, размножаться. Это растения, животные, и, конечно, сам человек.

Признаки объектов живой природы

К главным признакам объектов живой природы относят способности организма совершать следующий жизненный цикл:

Рождение, рост и развитие. Так, из семечка вырастает целое дерево, младенец становится взрослым человеком.
Размножение. Объекты живой природы способны производить себе подобных.
Питание. Все живые существа нуждаются в пище: растения просят воды, животные питаются травой, растениями или другими животными.
Дыхание. Все живые организмы имеют органы дыхания: у человека и многих животных — это легкие, у рыб — жабры, у растений — клетки, поглощающие углекислый газ.
Движение. В отличие от большинства объектов неживой природы, живые организмы движутся: животные и человек передвигаются на ногах, лапах, растения поворачиваются вслед за солнцем, распускают цветы.
Умирание — это конечный цикл жизни организма. После того, как объект живой природы перестает поглощать пищу, дышать и двигаться, он умирает и переходит в разряд объектов неживой природы. Так, дерево — это объект живой природы, а вот срубленный ствол уже относится к неживой природе.

Все эти способности присущи только живым организмам. То есть, те объекты, которые растут, размножаются, питаются, дышат и относят к объектам живой природы.

В отличие от объектов живой природы, неживые неспособны к таким действиям. Например, луч Солнца, Луна, комета, песок, камень, скала, вода, снег — это объекты неживой природы. Несмотря на то, что многие из них способны двигаться (например, вода в реке), другие — растут (например, горы), эти объекты не размножаются, не питаются, у них нет органов дыхания.

Зато растения, которые, не движутся, способны к питанию и дыханию, а потому относятся к живой природе.

Объекты живой природы: примеры

В биологии выделяют следующие виды объектов живой природы:

Микроорганизмы — это древнейшие формы жизни на нашей планете. Первые микроорганизмы появились миллиарды лет тому назад. Микроорганизмы живут там. Где есть вода. Главная особенность их — невероятная жизнестойкость, так как микроорганизмы выживают практически при любых условиях. К объектам живой природы их относят потому, что они потребляют пищу (воду и питательные вещества) могут размножаться и расти. А с течением времени умирают.

К микроорганизмам относятся различные виды бактерий, вирусы, грибы.

Растения. Мир флоры на земле необычайно велик и многогранен. Начиная от одноклеточных водорослей вроде инфузории-туфельки или амебы и заканчивая гигантскими кедрами или баобабами, все растения относятся к объектам живой природы. Во-первых, они способны расти и размножаться. Во-вторых, все растения нуждаются в питании, часть которых получают из воды, часть — из почвы. В-третьих, растения двигаются: разворачивают и сворачивают листочки, сбрасывают листья и цветы, распускают бутоны, поворачиваются вслед за солнцем. В-четвертых, растения дышат, поглощая углекислый газ и выделяя кислород.

Однако стоит помнить, что после умирания растения переходят в класс объектов неживой природы.

Животные — еще одна разновидность объектов живой природы, наиболее многочисленная, так как сюда относятся самые разнообразные виды: млекопитающие, птицы, рыбы, земноводные, насекомые. Представители фауны также способны к размножению, они дышат и питаются, двигаются и растут, приспосабливаясь у условиям окружающей среды.

Человек — высшая ступень развития живого организма. Именно человеку присущи все способности объекта живой природы: человек рождается, растет, производит себе подобных, питается, дышит и, в конце концов, умирает.

Взаимодействие живой и неживой природы

Все объекты живой и неживой природы находятся в тесной взаимосвязи и оказывают влияние друг на друга. Так, Солнце — это объект неживой природы. Но без его тепла и энергии невозможно существование жизни. То же можно сказать и о воде, которая послужила источником зарождения жизни на нашей планете.

Все живые организмы дышат. А потому для выживания им необходим воздух, который является объектом неживой природы.

С помощью звезд и Солнца птицы ориентируются в полете, человек с их помощью определяет циклы для выращивания растений

В свою очередь, и живая природа оказывает влияние на объекты неживой природы. Так, человек, строя города, осушает болота и разрушает горы, растения, выделяя кислород, меняют структуру воздуха, некоторые виды животных роют норы, выбирая для своего жилища объект неживой природы — почву.

При этом нужно помнить, что неживая природа является первичной, основной. Все необходимое мы черпаем именно из неживой природы, оттуда мы получаем воду, воздух, тепло и энергию, без которых невозможна жизнь.

Жива і нежива природа 1 клас картинки

Скачать жива і нежива природа 1 клас картинки PDF

07-10-2021

Найдите изображения Живая Природа. Бесплатно для коммерческого использования Ссылка на источник не требуется Не защищено авторскими правами. Мы подобрали для вас картинки про связь живой и неживой природы. Серия пригодится для учителей и родителей, которые изучают с детьми данную тематику. Иллюстрации помогут освоить необходимые понятия.

Презентація на тему: Що треба знати про природу.Жива, нежива природа. 1 клас. Завантажити презентацію. Отримати код. Play. 1 / Скачати. Що треба знати про природу.Жива, нежива природа. 1 клас. Завантажити презентацію. Презентація по слайдам: Слайд 1. Слайд 2. ПРИРОДА НЕЖИВА І ЖИВА Сонце, зорі, повітря, вода, ґрунт — це нежива природа Рослини, тварини, людина — жива природа. Слайд Каштан, калина, соняшник, осока — рослини. До якої природи вони належать? До живої природи. Слайд До якої природи належать ці предмети? До неживої природи. Слайд Кінь, вовк, лелека, жаба, комар — це тварини. До якої природи вони належать? До живої природи. Слайд Слайд 3 клас природознавство гриби Играем в игру «Живая природа-неживая природа». Я называю предметы природы. Если это предмет живой природы, то ты показываешь, как оно двигается, а если предмет неживой природы – стоишь на месте. Ворона, снег, дождь, белка, гора, берёзовый листочек,гром, солнце, медведь, обезьяна, облако, цапля, кенгуру, кузнечик, ДЕНЬГИ. Проведи опыт. На подоконнике в классе стоят цветы. Посмотри, куда тянутся их веточки. Поверни растение в сторону класса. Через дня вновь посмотри, куда будут направлены веточки растения. Интересно, но некоторые растения открывают и закрывают цветки в разное время суток или при изменении погоды (мимоза, кислица, одуванчик).

Живая и живая природа тесно переплелись в клас мире. Все живые организмы погибли бы без неживой природы, в тоже время и сама неживая природа не может существовать без живой. Окружающий мир современного ребенка состоит из городских пейзажей, иногда на летних каникулах из пейзажей природных, очень важно объяснить ему связь между. Это можно сделать, взглянув на мир глазами кузнечика, или просто посмотрев не детские картинки живой и неживой природы. Рисунок пейзаж природа школьная тема. Окружающий мир. Картинки живой и неживой природы 2 класс. Мы рисуем мир детский рисунок. Мир глазами дет. Живая природа – это все живые существа, живущие на нашей планете. Пожалуй, сама жизнь – это самое удивительное явление природы. Интересно, что ученые до сих пор испытывают затруднения с тем, чтобы дать четкое определение понятию жизни. Объекты неживой природы состоят из различных веществ, которые в свою очередь могут находиться в одном из трех состояний: Зед підприємства курсова. Твердое состояние.

воздух природа живая неживая растения животные грибы солнце вода горы камни песок звезды. 17 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 18 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 19 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 20 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 21 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 22 слайд. Гдз по математике 5 класс рабочая тетрадь номер 2 мерзляк слайда Найдите материал к любому уроку, указав свой самовиховання запорука успіху 9 клас переказ (категорию), класс, учебник и тему: Выберите категорию.

Предметы неживой природы таких признаков не имеют. Рассмотрите картинки и определите, частью живой или неживой природы являются данные предметы. Рис. (Источник). Смогут ли тогда растения, животные и сам человек существовать? Нет, живая и неживая природа связаны между. Давайте рассмотрим примеры таких связей. 1. Без солнечного света и тепла не могут существовать большинство животных, растений и сам человек.

думаю, что допускаете ошибку. Предлагаю 1 клас і нежива природа картинки жива тема, приму участие. знаю, что вместе

ВКонтакте – универсальное средство для общения и поиска друзей и одноклассников, которым ежедневно пользуются десятки миллионов человек. Мы хотим, чтобы друзья, однокурсники, одноклассники, соседи и коллеги всегда оставались в контакте. Картинки с живой історія виникнення життя на землі неживой природой вы можете найти прямо. Давайте определим для начала и приведём примеры живой и неживой природы, а затем можно сделать рисунки их обозначающие самим, и привести уже свои примеры по данному мной образцу. Что у нас может относиться к живой природе в городе? Это конечно же животные: собаки, птицы, кошки.

Живая и неживая природа Онлайн-тренажер по окружающему миру для 1 класса «Живая и неживая природа» разработан для детей с целью трениро Неживая природа – это те предметы природы, которые не растут. Они находятся все світогляд презентація в одном и том же состоянии. Это вода, небо, камни, почва, радуга, ветер, дождь. «Живая и неживая природа» — Онлайн-тренажер по окружающему миру для 1 класса. В мире живой и не живой природы абсолютно все взаимосвязано. Например, когда идет дождь, под влиянием солнечных лучей он испаряется, превращаясь в туман, а затем снова поднимается вверх. В подборке ниже мы покажем картинки, на которых изображена связь живой и неживой природы. Связь между живой и неживой природой. Неживая и живая природа. Природа. Связь между живой и неживой природой. Неживая и живая природа. Живая и неживая природа на зеленом фоне. Неживая и живая природа на синем фоне. Природа. Взаимосвязь природы. Основные признаки живого. Паутина. Микроорганизмы и животные в лесу. Связь при.

Цели и задачи: Научить выделять признаки, присущие только объектам живой природы, отличающие их от объектов неживой природы. Воспитывать бережное отношение к природе, друг к другу. Развивать внимание, мышление, речь. Оборудование: учебники «Мы и окружающий мир» 1 класс Н.Я.Дмитриева, А.Н.Казаков, карточки с изображением объектов природы, мел кусковой, цветок в горшке, компьютер на рабочем месте учителя, медиапроектор, экран, авторская компьютерная презентация, сделанная в программе Power Point по теме: «Живая и неживая природа. Признаки живой и неживой природы.». Аннотация конспекта: 1. Орган. воздух природа живая неживая растения животные грибы солнце вода горы камни песок звезды. 17 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 18 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 19 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 20 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 21 слайд. Описание слайда: Поиграем. Живое-неживое. 22 слайд. Описание слайда Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет (категорию), класс, учебник и тему: Выберите категорию.

Окружающий мир. Картинки живой и неживой природы 2 класс. Мы рисуем живую природу — детский рисунок. Окружающий Мир глазами детей. Кузнечик. Пейзаж. Работа ученика 2 класса. Окружающий мир. Пейзаж природы. Пейзаж родной природы детские рисунки. Связь между живой и неживой природой. Детский рисунок. Городской пейзаж нарисованный карандашом. Мир глазами детей. Связь между живой и неживой природой — картинка для детей. Схематический плакат — Живое и Неживое. Природа — дом, в котором мы живём. Карточки живая и неживая природа для детей. Примеры живая и неживая природа. Детский рисунок пейзаж природа. Живой мир природы.

Живая и неживая природа тесно переплелись в нашем мире. Все живые организмы погибли бы без неживой природы, в тоже время и сама неживая природа не может существовать без живой. Окружающий мир современного ребенка состоит из городских пейзажей, иногда на летних каникулах из пейзажей природных, очень важно объяснить ему связь между. Это можно сделать, взглянув на мир глазами кузнечика, или просто посмотрев не детские картинки живой и неживой природы. Рисунок пейзаж природа школьная тема. Окружающий мир. Картинки живой и неживой природы 2 класс. Мы рисуем мир детский рисунок. Мир глазами дет.

Замечательно, это весьма ценная клас природа жива 1 нежива картинки і мой взгляд, это интересный

ВКонтакте – универсальное средство для общения и поиска друзей и одноклассников, которым ежедневно пользуются десятки миллионов человек. Мы хотим, чтобы друзья, однокурсники, одноклассники, соседи и коллеги всегда оставались в контакте. Природа бывает живая и неживая.Солнце, воздух, вода, облака – это неживая природа.Человек, животные, растения – это живая природа.Живые существа дышат, питаются, растут, приносят потомство, умирают. № слайда 4. Описание слайда: В природе всё взаимосвязано. Растениям и животным нужна вода, солнечный свет, тепло, воздух.Значит живая природа не может существовать без неживой.Но и живая природа влияет на неживую. Например, растения очищают воздух. № слайда 5.

Найдите изображения Живая Природа. Бесплатно для коммерческого использования Ссылка на источник не требуется Не защищено авторскими правами. презентация в помощь воспитателям при ознакомлени дошкольниокв с темой Живая и неживая природа наглядно поможет объяснить. Просмотр содержимого документа «Презентация «Детям о живой и неживой природе»». Презентация для детей старшего дошкольного возраста. Тема: Живая и неживая.

Почва: живая или неживая природа и почему? Природа – это все объекты, материи, тела что окружают нас и созданы без помощи человека. Различают как живую так и неживую природу, одни передвигаются, растут и пропадают, другие же – не меняются тысячелетиями. Существование таких групп просто невозможно по отдельности, переказ лілії 5 клас всему, что дает нам первичная неживая природа мы и существуем. Солнце дает жизненную энергию, без воды невозможно прожить – это жилы нашей планеты, которые помогают развитию и увлажняют почву, в которой растут растения и живут другие живые организмы. Живая и неживая природа Представление о признаках живой и неживой природы. Слайд 2. ПРИРОДА. Слайд Игра «Живое – неживое» Живая природа Неживая природа Белые кораблики по небу плывут, Белые кораблики дождики везут. Луна, звезды Облака. Слайд Игра «Живое – неживое» Живая природа Неживая природа Дышит, растет, а ходить не. Луна, звезды Облака Растение. Слайд Игра «Живое – неживое» Живая природа Неживая природа Что всех людей на Земле греет? Луна, звезды Облака Солнце Растение. Слайд Игра «Живое – неживое» Живая природа Неживая природа В лесу на одной ножке выросла лепешка. Луна, звезды Облака Солнце Гриб Растение. Слайд

В мире живой и не живой природы абсолютно все взаимосвязано. Например, когда идет дождь, под влиянием солнечных лучей он испаряется, превращаясь в туман, а затем снова поднимается вверх. В подборке ниже мы покажем картинки, на которых изображена связь живой и неживой природы. Связь между живой и неживой природой. Неживая и живая природа. Природа. Связь между живой и неживой природой. Неживая и живая природа. Живая и неживая природа на зеленом фоне. Неживая и живая природа на синем фоне. Природа. Взаимосвязь природы. Основные признаки живого. Паутина. Микроорганизмы и животные в лесу. Связь. ВКонтакте – универсальное средство для общения и поиска друзей и одноклассников, которым ежедневно пользуются десятки миллионов человек. Мы хотим, чтобы друзья, однокурсники, одноклассники, соседи и коллеги всегда оставались в контакте.

Ця презентація допоможе вам розкрити поняття живої та неживої природи.Природа – це весь навколишній світ, що тебе оточує: рослини, тварини, ліси, моря, го.

Картинки по запросу жива і нежива природа 1 клас. Переглядайте цей та інші піни на дошці Навчання користувача Amelus Play. Походження піна: lesnyepolyany.ru жива і нежива природа 1 клас. Картинки по запросу жива і нежива природа 1 клас. Витвори Мистецтва. Докладніше Збережено: Amelus Play. 1. Людям також подобаються ці ідеї. Українська Мова Зошити Освіта.

1 Природа навколо. Жива і нежива природа. Природознаство 1 клас Підготувала: вчитель початкових класів Уманської ЗОШ I-III ст Матенчук Любов Іллівна. 2 Подивися і скажи, що навколо бачиш ти? 3 Ось тут небо голубе. Скачать бесплатно презентацию на тему «Природа навколо. Жива і нежива природа. Природознаство 1 клас Підготувала: вчитель початкових класів Уманської ЗОШ I-III ст Матенчук Любов Іллівна.» в lesnyepolyany.ru (PowerPoint). Похожие презентации. Жива та нежива природа.

сильно Говорить эту картинки 1 клас жива природа і нежива против. Это

Тесты. Главная» Чудеса живой и неживой природы Добавить новость. Чудеса живой и неживой природы фото и картинки раздел 1. 1. 4. 3. Чудеса природы []. Подводный мир [83]. Природное явление [54]. Явления природы, Живая природа, Неживая природа, Группировка объектов неживой природы по консистенции. Также скачать природознавство 5 клас классы живой природы. Четыре главных царства организмов делятся ещё на «ветви». Например, самые распространённые классы: животных – птицы, рыбы, земноводные, пресмыкающиеся млекопитающие и насекомые; бактерий – почвенные и болезнетворные; растений – однодольные (кукуруза, рис, тюльпан) и двудольные (фасоль, яблоня, горох). Существует ещё множество подобных видов, которые и по сей день не изучены до конца или же вовсе не открыты.

Презентація на тему: Що треба знати про природу.Жива, нежива природа. 1 клас. Завантажити презентацію. Отримати код. Play. 1 / Скачати. Що треба знати про природу.Жива, нежива природа. 1 клас. Завантажити презентацію. Презентація по слайдам: Слайд 1. Слайд 2. ПРИРОДА НЕЖИВА І ЖИВА Сонце, зорі, повітря, вода, ґрунт — це нежива природа Рослини, тварини, людина — жива природа. Слайд Каштан, калина, соняшник, осока — рослини. До якої природи вони належать? До живої природи. Слайд До якої природи належать ці предмети? До неживої природи. Слайд Кінь, вовк, лелека, жаба, комар — це тварини. До якої природи вони належать? До живої природи. Слайд Слайд Составляют таблицу признаков живой и неживой природы. Распределяют картинки. Делают вывод. Главные вкладки. урок окружающий мир «Живое и неживое 1 классс» презентация к уроку по окружающему миру (1 класс) по теме. Опубликовано — — Семёнова Ольга Александровна. На уроке природы работают в группах. Составляют таблицу признаков живой и неживой природы. Распределяют картинки. Делают вывод. Скачать: Вложение. Размер. 1класс окружающий мир Живая и неживая природа. 89 КБ. Презентация Живая и неживая природа. 22 байта. Предварительный просмотр.

Картинки с живой и неживой природой вы можете найти прямо. Давайте определим для начала и приведём примеры живой и неживой природы, а затем можно сделать рисунки их обозначающие самим, и привести уже свои примеры по данному мной образцу. Что у нас может относиться к живой природе в городе? Это конечно же животные: собаки, птицы, кошки. Схема живой и неживой природы: виды и объекты. Взаимосвязь живых организмов и нежива явлений природы. Классификация и примеры живых и неживых организмов. Экологические знаки в картинках: их назначение и области применения. Как беречь природу: общемировая экологическая проблема. Растения семейства злаков: описание представителей, значение. Природа — это окружающая среда, которая возникла и находится в развитии без человеческого вмешательства.

Класс: 1 класс. Тема урока: Живая и неживая природа. Свойства живых существ. Тип урока: урок введения «открытия» новых знаний. УМК: Гармония. Цели: познакомить учащихся на какие группы можно распределить природные объекты; чем живые существа отличаются от неживых предметов. Неограниченная бесплатная загрука материала «Живая и неживая природа. Свойства живых существ» доступна всем пользователям. Планы канспекты па беларускай мове 9 клас находится в разделе «Окружающий мир 1 класс». Скачать материал Mb. Загрузка началась. Живая и неживая природа тесно переплелись в нашем мире. Все живые организмы погибли переваги та недоліки демократичної держави презентація без неживой природы, в тоже время и сама неживая природа не может существовать без живой. Окружающий мир современного ребенка состоит из городских пейзажей, иногда на летних каникулах из пейзажей природных, очень важно объяснить ему связь между. Это можно сделать, взглянув на мир глазами кузнечика, или просто посмотрев не детские картинки живой и неживой природы. Рисунок пейзаж природа школьная тема. Окружающий мир. Картинки живой и неживой природы 2 класс. Мы рисуем мир детский рисунок. Мир глазами дет.

Що належить до неживої природи? 26 просмотров 26 тыс. просмотров. Жива і нежива природа + Дослід | 1 Клас – Я досліджую світ.

Общение живой и неживой природы. Взаимосвязь живой и неживой природы. Связь живой и неживой природы Как взаимосвязаны разные объекты природы

Неодушевленные и дикая природа

Природа живая и неодушевленная. Дикая природа не может существовать без неодушевленного существа.

Подчеркните карандашами разного цвета (на ваш выбор) предметы неодушевленной и живой природы.

Солнце, ель, лягушка, воздух, карась, ландыш, гранит, кактус, созвездие, облако, подберезовики, комар, льдина, сосулька, роза, вода.

Расшифруйте условности в кадре, то есть покажите, каким цветом обозначены предметы неживой природы, а каким — живые существа.

Неодушевленная природа

Живая природа

Поместите фотографии в соответствующие рамки.

Исправьте ошибки в высказываниях Сережи. (ошибки выделены красным)

1) Солнце, звезды, воздух, вода, камни, растений — это неодушевленная природа.

2) Растения, грибы, животные, люди, звезды — это дикая природа.

Заполните таблицу (напишите не менее трех примеров в каждом столбце).

Наш удивительный Попугай любит головоломки. Вот те головоломки, которые он вам предложил. Угадай их и напиши догадки на схеме.

Егор поднимается на холм —
над лесом, над горами.
С холма спускаемся —
прячемся за травой.
Ответ: Вс

То, от чего тает лед.
Ответ: Жара

Не стучите, не моргайте,
и войдите в окошко.
Ответ: Свет

Обсудите, как можно показать связь между неодушевленными и дикими животными. Какой из этих методов наиболее очевиден? Почему? В верхнем кадре сделайте снимок, демонстрирующий пример связи неодушевленных предметов и объектов дикой природы (или прикрепите фото). В нижнем фрейме покажите такое же соединение, используя схему.

Живые существа не могут жить без неживой природы.Солнце — источник света и тепла для всего живого на Земле. Живым существам также нужны воздух и вода.

Все вокруг нас — воздух, вода, земля, растения и животные — это природа. Она может быть живой и неодушевленной. Дикая природа — это человек, животные, растительный мир, микроорганизмы. То есть это все, что способно дышать, есть, расти и размножаться. Неодушевленная природа — это камни, горы, вода, воздух, Солнце и Луна. Они могут не измениться и оставаться в том же состоянии многие тысячелетия.Существуют отношения живой и неживой природы. Все они взаимодействуют друг с другом. Ниже представлена схема живой и неживой природы, о которой пойдет речь в этой статье.

Взаимосвязь на примере растений

Наш мир вокруг нас, живая, неодушевленная природа не может существовать отдельно друг от друга. Например, растения относятся к объектам живой природы и не могут выжить без солнечного света и воздуха, поскольку именно из воздуха растения получают углекислый газ для своего существования.Как известно, в растениях запускает процессы питания. Растение получает питательные вещества из воды, а ветер помогает им размножаться, разнося семена по земле.

Родство животных

Животные тоже не могут обойтись без воздуха, воды, пищи. Например, белка ест орехи, которые растут на дереве. Она может дышать воздухом, пьет воду и, как растения, не может существовать без солнечного тепла и света.

Четкая диаграмма живой и неживой природы и их взаимосвязи представлена ниже.

Появление неодушевленной природы

Первоначально неодушевленная природа появилась на Земле. С ним связаны объекты: Солнце, Луна, вода, земля, воздух, горы. Со временем горы превратились в почву, а солнечное тепло и энергия позволили первым микробам и микроорганизмам появиться и размножиться сначала в воде, а затем на земле. На суше они научились жить, дышать, есть и размножаться.

Свойства неживой природы

Неодушевленная природа возникла вначале, и ее объекты являются первичными.

Свойства, присущие неодушевленным предметам:

Они могут находиться в трех состояниях: твердом, жидком и газообразном. В твердом состоянии они устойчивы к воздействиям окружающей среды и имеют прочную форму. Например, это земля, камень, гора, лед, песок. В жидком состоянии они могут находиться в неопределенной форме: туман, вода, облако, масло, капли. Предметы в газообразном состоянии — это воздух и пар.
Представители неживой природы не едят, не дышат и не могут размножаться.Они могут изменять свой размер, уменьшать или увеличивать его, но при условии, что это происходит с помощью материала из внешней среды. Например, кристалл льда может увеличиваться в размере, прикрепляя к нему другие кристаллы. Камни могут терять частицы и уменьшаться в размерах под воздействием ветра.
Неодушевленные предметы не могут родиться, и, соответственно, не могут умереть. Они появляются и никуда не исчезают. Например, горы никуда не могут исчезнуть. Несомненно, некоторые объекты способны переходить из одного состояния в другое, но не могут умереть.Например, вода. Он может находиться в трех различных состояниях: твердом (лед), жидком (вода) и газообразном (пар), но он все еще существует.
Неодушевленные предметы не могут двигаться самостоятельно, а только с помощью внешних факторов окружающей среды.

Отличия неживой природы от живой

Отличие живых организмов от неживой природы является признаком неживой природы в том, что они не могут воспроизводить потомство. Но, однажды появившись в мире, неодушевленные предметы никогда не исчезают и не умирают — кроме тех случаев, когда под влиянием времени они переходят в другое состояние.Так, камни по прошествии определенного времени вполне могут превратиться в пыль, но, изменяя свой внешний вид и состояние и даже разлагаясь, не перестают существовать.

Возникновение живых организмов

Возникло сразу после появления диких животных. Действительно, природа и объекты живой природы могли появиться только при определенных благоприятных условиях внешней среды и непосредственно при особом взаимодействии с объектами неживой природы — с водой, с почвой, с воздухом и Солнцем и их сочетанием.Взаимосвязь живой и неживой природы неразрывна.

Жизненный цикл

Все представители живой природы живут своим жизненным циклом.

Живой организм может есть и дышать. Связи живой и неживой природы, конечно, присутствуют. Итак, живые организмы могут существовать, дышать и питаться с помощью неодушевленных объектов природы.
Живые существа и растения могут рождаться и развиваться. Например, растение появляется из маленького семени.Появляется животное или человек, которые развиваются из эмбриона.
Все живые организмы обладают способностью к воспроизводству. В отличие от гор, растения или животные могут бесконечно менять жизненные циклы и менять поколения.
Жизненный цикл любого живого существа всегда заканчивается смертью, то есть они переходят в другое состояние и становятся объектами неодушевленной природы. Пример: листья растений или деревьев больше не растут, не дышат и им не нужен воздух. Труп животного в земле разлагается, его составные части становятся частью земли, минералов и химических элементов почвы и воды.

Объекты животного мира

К объектам животного мира относятся:

К объектам неживой природы относятся:

камни
водоемы;
звезды и небесные тела;
земельный участок;
горы;
воздух, ветер;
химических элементов;
почва.

Узы живой и неживой природы повсюду.

Например, ветер срывает листья с деревьев. Листья — объект живой природы, а ветер — неодушевленные предметы.

Пример

Взаимосвязь между живой и неживой природой можно увидеть на примере утки.

Утка — живой организм. Она объект дикой природы. Утка создает свой дом. В данном случае это связано с растительным миром. Утка сама ищет пищу в воде — связь с неживой природой. С помощью ветра она может летать, солнце согревает и дает ей необходимый для жизни свет. Ее пищей являются растения, рыбы и другие организмы. Солнечное тепло, солнечный свет и вода помогают жизни ее потомства.

Если в этой цепочке удаляется хотя бы один компонент, то жизненный цикл утки нарушается.

Все эти отношения изучает живая, неодушевленная природа. 5 класс общеобразовательной школы по предмету «естествознание» полностью посвящен этой теме.

Взаимосвязь между неодушевленными и дикими животными

Ответы на страницы 26 — 27

Может ли дикая природа существовать без неодушевленного существа? Рассмотрите иллюстрации и дайте аргументированный ответ.

Живые существа не могут жить без неживой природы. Солнце — источник света и тепла для всего живого на Земле. Живым существам также нужны воздух и вода.

Объясните схему. Как вы думаете, что указывают стрелки на этой диаграмме?

Стрелки на схеме указывают на взаимосвязь между неодушевленной и живой природой.

вопросов

1. Что относится к неживой природе, а что к жизни?

В результате долгих наблюдений за природой человек разделил все ее объекты на две большие группы: живую и неживую природу.Солнце, воздух, вода, минералы — это неодушевленная природа. Растения, люди, животные — дикая природа.

2. Чем живые существа отличаются от объектов неодушевленной природы?

Живые существа, в отличие от объектов неодушевленной природы, дышат, едят, растут, приносят потомство, умирают.

3. Как неодушевленные и дикие животные связаны?

В природе все связано друг с другом. Дикая природа не может существовать без неодушевленного существа. Солнце — источник света и тепла для всего живого на Земле.Живым существам также нужны воздух и вода.

Все, что нас окружает: земля, воздух, вода, животные, растения — это природа. В природе есть как живые организмы (растения, животные), так и неодушевленные тела (горы, вода, Луна и Солнце). Одни живут, размножаются, растут и кормятся, другие не меняются тысячелетиями.

Но все они объекты живой и неживой природы, тесно связаны между собой и их существование по отдельности невозможно. Итак, растение — объект живой природы, но Солнце нагревает его лучами, оно получает из воздуха углекислый газ, который запускает процесс питания, вода наполняет растение питательными веществами, а ветер разносит его семена, помогая размножаться.

Объекты живой и неживой природы

Первые объекты, появившиеся на нашей планете неодушевленная природа . Под воздействием Солнца, ветра и воды камни постепенно превратились в почву, солнечная энергия позволила сформироваться в воде первым микроорганизмам, которые постепенно научились дышать, питаться и размножаться.

Поскольку объекты неживой природы первичны, то для начала определим характерные для них свойства.

Для тел, составляющих неодушевленную природу, характерны три состояния: твердое, жидкое и газообразное. Твердые — статичны по своей форме, очень устойчивы к воздействиям окружающей среды. Это камни, почва, скалы, горы, ледники, айсберги, сосульки и снежинки, градиенты или песчинки. Жидкость не имеет определенной формы: вода, масло, капли дождя, туман, облака. К газообразным относятся воздух, воздушные массы, пары.
Все объекты неживой природы не нуждаются в пище, им не нужно дышать, они не размножаются.Да, они могут увеличиваться в объеме или уменьшаться, но только путем добавления или отделения материалов снаружи. Например, кристаллы растут путем присоединения одинаковых кристаллических структур. Или камень под действием ветра постепенно теряет свои частицы, уменьшаясь в размерах.
Появившись на Земле, эти объекты никуда не исчезают, то есть тела неживой природы бессмертны. Со временем они могут переходить из одного состояния в другое, но не умирают. Яркий пример — вода: зимой от воздействия холода она становится твердой (лед), в обычное время — жидкой (вода), испаряется под горячими лучами Солнца, превращаясь в пар.
Неодушевленные предметы очень устойчивы. А самые большие по размерам практически не меняются на протяжении многих тысячелетий.
Предметы неодушевленной природы могут двигаться только под воздействием извне.

Живая природа возникла на нашей планете благодаря особому сочетанию условий окружающей среды и особому, уникальному взаимодействию неодушевленных предметов — почвы, воды, Солнца.

Основными отличительными чертами диких животных являются те, которые определяют их жизненный цикл.

Все живые организмы питаются и дышат.
Они рождаются, растут и развиваются. Итак, из семени вырастает целое дерево, из зародыша развивается детеныш животного или человека.
Объекты живой природы способны воспроизводить, то есть могут воспроизводить себе подобных. Например, гора не способна образовать одну и ту же гору, а растение или животное находится в бесконечном цикле смены поколений.
Завершив свой жизненный цикл, предметы живой природы переходят в класс неодушевленных предметов.Опавшие листья больше не нуждаются в солнце и воде, труп животного разлагается, превращаясь в молекулы и атомы, которые затем составляют минералы и элементы почвы или воды.

Схема взаимодействия живой и неживой природы

Схема показывает, насколько тесно связаны в нашем мире все объекты живой и неживой природы. Возьмем, к примеру, птицу, утку. Она строит гнездо в зарослях камыша и связано это с растениями.Пищу она добывает в воде — связь с предметом неодушевленной природы. Ветер помогает ей летать, солнце и звезды помогают определять ее путь. Пищей для нее служат растения и микроорганизмы, солнечный свет и вода способствуют росту птенцов. Удалите хотя бы одно соединение из этой системы, и жизненный цикл утки будет немедленно нарушен.

1. Подчеркните карандашами разного цвета (на ваш выбор) предметы неодушевленной и живой природы.

2. Вырежьте картинки из Приложения и поместите их в соответствующие рамки. Попросите партнера проверить вашу работу. После проверки изображения стикера.

3. Исправьте ошибки в высказываниях Сережи (лишнее слово зачеркнуть). Проверьте себя с помощью учебника.

1) Солнце, звезды, воздух, вода, камни, растения, — это неодушевленная природа.
2) Растения, грибы, животные, люди, звезды, — это дикая природа.

4. Заполните таблицу (напишите не менее трех примеров в каждом столбце). Постарайтесь не повторять примеры из задания 2.

5. Наш удивительный Попугай любит головоломки. Вот те головоломки, которые он вам предложил. Угадай их и напиши догадки на схеме. Объясните схему (устно). Расскажите ей о важности солнца для жизни на Земле.

Солнце обеспечивает свет и тепло, необходимые для жизни растений, животных и людей.

6. Обсудите способы показать связь между неодушевленной и живой природой. Какой из этих методов наиболее очевиден? Почему? В верхнем кадре сделайте снимок, демонстрирующий пример связи неодушевленных предметов и объектов дикой природы (или прикрепите фото). В нижнем фрейме покажите такое же соединение, используя схему.

Кортикальное представление одушевленных и неодушевленных объектов в сложных природных сценах

Абстрактное изображение

Представления одушевленных и неодушевленных объектов в мозгу приматов кажутся анатомически и функционально диссоциированными.Насколько вариации в настройке категории объектов в разных местах коры головного мозга можно объяснить с помощью различия между живым и неодушевленным? Как различие между одушевленным и неодушевленным отражается в расположении репрезентаций объектов на корковой поверхности? Чтобы исследовать эти проблемы, мы записали ЖЕЛТУЮ активность в зрительной коре, когда испытуемые просматривали потоки естественных сцен. Затем мы построили явную модель настройки объект-категории для каждого вокселя вдоль кортикальной поверхности.Мы подтвердили, что эти модели точно предсказывают реакцию на новые сцены для вокселей, расположенных в передних визуальных областях, и что они могут использоваться для точного декодирования нескольких объектов одновременно из новых сцен. Наконец, мы использовали анализ основных компонентов, чтобы охарактеризовать различия в настройке категорий объектов по вокселям. Примечательно то, что мы обнаружили, что первый главный компонент отражает различие между одушевленными и неодушевленными объектами. На это измерение приходится от 50 до 60 процентов общего разброса настройки категорий объектов по вокселям в передних визуальных областях.Важность различия между живым и неодушевленным далее отражается в расположении вокселей на поверхности коры: воксели, которые предпочитают одушевленные объекты, обычно располагаются перед ретинотопными визуальными областями и фланкируются вокселями, которые предпочитают неодушевленные объекты. Таким образом, наша явная модель настройки объект-категория объясняет анатомическую и функциональную диссоциацию одушевленных и неодушевленных объектов.

Ключевые слова: fMRI, декодирование, кодирование, представление объекта

1.Введение

Существует множество свидетельств того, что представления одушевленных (то есть людей и животных) и неодушевленных (то есть всего остального) объектов диссоциированы в человеческом мозгу. Анатомическая диссоциация подтверждается данными о том, что повреждение передних зрительных областей может выборочно ухудшать обработку как одушевленных, так и неодушевленных объектов, не влияя при этом на обработку объектов из другой категории (Caramazza and Shelton, 1998; Hillis and Caramazza, 1991; Warrington and Шаллис, 1984).Функциональная диссоциация подтверждается недавним исследованием Kiani et al. (2007), которые исследовали реакцию ~ 600 нейронов нижней височной (ИТ) коры обезьян на изображения ~ 1000 объектов. Они сообщили о доказательствах иерархической кластеризации ответов населения в соответствии с категориями одушевленных и неодушевленных объектов. Последующее исследование ИТ человека с помощью фМРТ обнаружило векторы популяции вокселей, которые сгруппированы в соответствии с категориями одушевленных и неодушевленных объектов (Kriegeskorte et al., 2009).

Эти результаты поднимают несколько интересных вопросов об организации репрезентаций объектов в зрительной коре.Во-первых, насколько вариации в настройке категории объектов в разных местах коры головного мозга можно объяснить с помощью различия между живым и неодушевленным? Результаты, обсужденные выше, предполагают, что различие между живым и неодушевленным является важным по сравнению с другими категориальными различиями, но они не определяют, какую долю вариации в настройке объект-категория оно составляет. Во-вторых, как различие между одушевленными и неодушевленными объектами отражается на объектно-категориальной настройке отдельных участков коры головного мозга? Анализ поведенческих нарушений у пациентов с повреждением головного мозга или ретроспективный осмотр категорий объектов, лежащих в основе кластеров воксельных ответов (Kiani et al.2007; Kriegeskorte et al., 2009) могут дать лишь частичные ответы. Самый простой способ ответить на этот вопрос — построить явные и точные модели настройки объект-категории для отдельных участков коры головного мозга. В-третьих, как представление категорий одушевленных и неодушевленных объектов организовано на поверхности зрительной коры? Результаты, обсужденные выше, предполагают, что участки коры головного мозга, сильно возбуждаемые (или подавляемые) объектами из любой категории, находятся рядом друг с другом, но они не предоставляют карту, которая показывает, как эти места расположены вдоль кортикальной поверхности.Наконец, сохраняется ли диссоциация между категориями одушевленных и неодушевленных объектов, когда субъекты просматривают несколько объектов, встроенных в сложную естественную сцену? Визуальная система эволюционировала для обработки сложных природных сцен с множеством объектов, но в большинстве исследований использовались деконтекстуализированные объекты, представленные изолированно. Поэтому важно подтвердить, что различие между живым и неживым уместно в контексте натуралистического просмотра.

Мы ответили на каждый из этих вопросов, анализируя данные, полученные в одном эксперименте фМРТ.СМЕШАННАЯ активность была зафиксирована в зрительной коре головного мозга, когда испытуемые просматривали большую серию сложных природных сцен. Для каждого записанного вокселя, который пересекается с корковой поверхностью, мы подбираем модель прогнозирующего кодирования (Naselaris et al., 2009), которая связывает объекты в просматриваемых сценах с вызванными ответами. Модель для каждого вокселя состояла из набора весов, которые описывают, как разные категории объектов влияют на ответы. Мы называем веса, оцененные для каждого вокселя, функцией настройки объектной категории .Мы подтвердили точность соответствия модели объект-категория каждому вокселю двумя способами. Во-первых, мы использовали его для прогнозирования активности, вызванной отдельным набором изображений (набор для проверки), которые не использовались для соответствия модели. Во-вторых, мы использовали его для одновременного декодирования нескольких категорий объектов на основе активности тех вокселей, ответы которых были точно предсказаны. Чтобы описать, как настройка категорий объектов изменяется в зрительной коре головного мозга, мы применили анализ главных компонентов к функциям настройки категорий объектов этих вокселей.Мы обнаружили, что первый главный компонент (ПК) описывает вариацию в предпочтении вокселей для категорий одушевленных и неодушевленных объектов, и что на этот ПК приходится 50–60 процентов от общей вариации в настройке категорий объектов по вокселям. Затем мы построили карту кортикальной поверхности проекции функции настройки каждой категории объекта вокселя на первый компьютер. Эта карта показала, что воксели с проекциями на живой конец ПК расположены преимущественно перед ретинотопными областями и фланкируются вокселями с проекциями на неодушевленный конец ПК.Эти открытия дают объяснение функциональной и анатомической диссоциации между одушевленными и неодушевленными объектами с точки зрения явной модели настройки объект-категории.

2. Методы

2.1 Параметры МРТ

Все данные МРТ были собраны в Центре визуализации мозга в Калифорнийском университете в Беркли с использованием МРТ-сканера всего тела Siemens Tim Trio 3T и 32-канальной катушки с фазированной решеткой. Рецепты нарезки немного различались у разных испытуемых. 32-канальная головная катушка Сименс использовалась для записи данных от субъекта 1.Последовательность плоской визуализации градиент-эхо-эхо в сочетании с настраиваемым РЧ-импульсом возбуждения (шунтирования жира), специфичного для воды, использовалась для сбора функциональных данных. Тридцать один осевой срез покрыл весь мозг. Каждый срез имел поле зрения 224 × 224 мм, ², толщину среза 3,50 мм и зазор между срезами 0,63 мм (размер матрицы 100 × 100; 2004,5 мс TR; 33 мс TE; угол поворота 74 °; размер вокселя 2,24 × 2,24 × 4,13 мм ³). Задняя половина 32-канальной катушки для головы Сименс использовалась для испытуемого 2, поэтому для этого испытуемого она функционировала как 20-канальная поверхностная катушка.Последовательность плоской визуализации градиентного эхо-эха в сочетании с настраиваемым насыщающим жир РЧ-импульсом использовалась для сбора функциональных данных. Двадцать пять осевых срезов покрывали затылочную, затылочно-теменную и затылочно-височную кору с наибольшей чувствительностью приемной катушки. Каждый срез имел поле зрения 234 × 234 мм, ², толщину среза 2,59 мм и зазор между срезами 0,39 мм (размер матрицы 104 × 104; TR = 2009,9 мс; TE = 35 мс; угол поворота = 74 °; размер вокселя. = 2,25 × 2,25 × 2,99 мм ³).

2.2 Stimuli

Stimuli — это 1386 цветных естественных сцен. Некоторые сцены были взяты из коллекции, доступной для продажи в Lotus Hill Institute (Ухань, Китай), а другие были выбраны из Google Images. Все сцены имели размер 20 ° × 20 ° (500 × 500 пикселей). Центральный квадрат фиксации (0,2 ° × 0,2 °; 5 × 5 пикселей) произвольно менял цвет (красный, зеленый, синий, желтый, белый) с частотой 3 Гц для обеспечения постоянной видимости.

2.3 План эксперимента

Данные для обучения модели и проверки модели собирались во время каждого сеанса сканирования.Сеансы сканирования состояли из отдельных прогонов обучения и проверки. Учебные прогоны (всего 36 в 5 сессиях) длились 5,23 минуты и состояли из 36 отдельных изображений, представленных по 2 раза каждое. Цикл валидации (всего 21 в 5 сеансах сканирования) длился 5,23 минуты и состоял из 6 отдельных изображений, представленных по 12 раз каждое. В ходе тренировочных прогонов было представлено в общей сложности 1260 различных сцен, а в ходе валидационных прогонов было представлено в общей сложности 126 различных сцен. Этот экспериментальный план основан на предыдущих исследованиях нашей лаборатории, показывающих, что для построения оптимальных моделей кодирования данные оценки должны отбирать пространство стимула как можно шире, но данные проверки должны содержать много повторов (Дэвид и др.2005). Сцены выбирались случайным образом для каждого прогона, но не повторялись во время прогона. Сцены были представлены в последовательных 4-секундных периодах. В каждый период фотография мигала с интервалом в 200 миллисекунд (200 ВКЛ, 200 ВЫКЛ) в течение 1 секунды, а затем 3 секунды серого фона. Квадрат для фиксации присутствовал всегда.

2.4 Предварительная обработка данных

Функциональные объемы мозга были реконструированы, а затем зарегистрированы в сеансах сканирования. Данные временного ряда использовались для оценки времени отклика для каждого воксела отдельно.Деконволюция этого временного курса из данных дала оценку амплитуды отклика (одно значение) на каждую сцену для каждого воксела (подробности см. В Kay et al., 2008). Ранние и промежуточные визуальные области (V1 – V4, V3a / b и LO) были идентифицированы с использованием данных ретинотопного картирования, собранных в отдельных сеансах сканирования (Hansen et al., 2007). Веретенообразное лицо — это (FFA; Kanwisher et al., 1997), площадь парагиппокампа (PPA; Epstein and Kanwisher, 1998), ретросплениальная кора (RSC), экстра-полосатая область тела (EBA; Downing et al., 2001) и затылочной области лица (OFA) были идентифицированы в отдельном эксперименте с использованием стандартных функциональных локализаторов (Spiridon et al., 2006).

2.5 Метки сцены

Перед экспериментом каждый из стимулов естественной сцены был помечен авторами. Ярлыки состояли из определенных имен объектов, выбранных в соответствии с разговорным английским языком (см. Примеры). Около половины сцен, использованных в эксперименте, были изначально маркированы институтом Lotus Hill, и были проверены и исправлены авторами по мере необходимости.Остальные сцены были помечены авторами с использованием специально созданного графического интерфейса. Затем авторы использовали метки, чтобы отнести каждый объект в каждой сцене к одной из 19 категорий объектов. Категории были выбраны на основе предыдущих экспериментов (Naselaris et al., 2009) и интуиции. В частности, мы проводили различие между «толпой людей» и «несколькими людьми», потому что в сценах, изображающих толпы, трудно различить конкретные черты отдельных лиц. Выбор категорий гарантировал, что все объекты могут быть однозначно отнесены к одной и только одной категории.Обратите внимание, что метки не присутствовали во время визуального представления стимулов.

Стимулы естественной сцены, помеченные девятнадцатью категориями объектов

(слева) Для нашего анализа представления объектов был выбран набор из девятнадцати категорий объектов. (посередине) Несколько примеров объектов, входящих в каждую категорию объектов. Объекты, выделенные цветным шрифтом, появляются в соответствующей естественной сцене справа. (справа) Все природные сцены, показанные здесь, были отобраны из 1386 представленных во время эксперимента.Перед экспериментом объекты в каждой естественной сцене были помечены и отнесены к соответствующей категории объектов. Весь набор природных сцен содержал множество примеров объектов, принадлежащих к каждой категории.

2.6 Модель «объект-категория»

Модель «объект-категория» является основой для всех анализов, представленных в этой статье. Для построения модели «объект-категория» 19 категорий объектов, описанных выше, были закодированы с использованием индикаторных переменных. Для каждой естественной сцены вектор-индикатор объекта o ^T = ( o ₁,…, o ₁₉ ), o _i ⋹ [0, 1] указывает, какие из девятнадцати категорий объектов, перечисленных в, присутствуют ( o _i = 1) или отсутствует ( o _i = 0) в сцене.Модель категории объектов состоит из набора весов w ^T = ( w ₁,…, w ₁₉ ), применяемых к каждому из этих индикаторов объекта. Для каждого воксела подходит уникальный набор весов (раздел 2.8), который упоминается в основном тексте как функция настройки категории объекта для вокселя. После того, как веса подобраны, предсказанный отклик, r , вокселя на естественную сцену с объектами, заданными как o , будет равен r = w ^T o .

2.7 Модель вейвлетов Габора

В качестве контроля мы сравнили точность предсказания модели категории объектов с точностью предсказания чисто структурной модели, основанной на вейвлетах Габора. Модель вейвлетов Габора состоит из банка из 928 комплексных вейвлетов Габора. Вейвлеты Габора возникают на четырех пространственных частотах: 2, 3,6, 6,6 и 12 циклов на поле зрения (FOV = 20 °; изображения были представлены с разрешением 500 × 500 пикселей, но для этого были уменьшены до 32 × 32 пикселей. анализ) и две ориентации: 0 ° и 90 ° (мы использовали только две ориентации, потому что при предварительном моделировании мы обнаружили, что ориентация очень слабо влияет на точность прогноза модели).Каждый вейвлет умножается на гауссову огибающую, где соотношение между стандартным отклонением и пространственным периодом вейвлета составляет 0,55. Вейвлеты располагаются на фиксированной квадратной сетке, закрывающей поле зрения. Шаг сетки устанавливается таким образом, что вейвлеты на каждой пространственной частоте разделяются 2 стандартными отклонениями их соответствующих гауссовых огибающих. Как и модель объектной категории, вейвлет-модель Габора включает в себя набор весов, w , которые применяются к выходным данным вейвлетов Габора.Каждому вокселю соответствует отдельный набор весов. Как только веса подобраны, прогнозируемый отклик, r , вокселя на естественную сцену s будет r = w ^T f ( s ). Здесь f ( s ) описывает вейвлет-фильтрацию Габора и дополнительное нелинейное преобразование: f ( s ) = log (| G s |), где G — это матрица со строками, содержащими комплексные вейвлеты Габора.Фазовая инвариантность достигается взятием величины |. | отфильтрованных сцен. Логарифмическое преобразование было применено, потому что в других исследованиях мы обнаружили, что нелинейности сжатого вывода могут повысить точность модели (Nishimoto et al., 2011). Хотя логарифмическое преобразование не является полностью оптимальным (Vu et al., 2011), этого было достаточно для целей настоящего исследования.

2.8 Процедура подбора для моделей категории объект и вейвлета Габора

Для каждой модели координатный спуск с ранней остановкой (Naselaris et al., 2009) был использован для нахождения набора весов w , который минимизировал сумму квадратов ошибок между фактическими и прогнозируемыми ответами на обучающем наборе. Мы обнаружили, что эта процедура регрессии намного более надежна, чем обычная линейная регрессия, даже когда количество наблюдений превышает количество параметров модели (Naselaris et al., 2009). Для каждого воксела эта минимизация была выполнена на трех наборах из M-l обучающих выборок ( M = 1260, l = M * 0.1), выбранный случайным образом без замены. Оценки веса обновлялись до тех пор, пока ошибка на задержанных образцах (набор для ранней остановки ) не начала последовательно увеличиваться. Каждый набор произвел отдельную оценку w _j ( j = [1, 2, 3]). w был установлен равным среднему арифметическому ( w ₁ , w ₂ , w ₃ ). Эта процедура подгонки была реализована с помощью STRFlab (Naselaris et al., 2009) бесплатный набор инструментов MATLAB (Mathworks. Natick, MA).

2.9 Алгоритм декодирования категорий объектов

Мы также использовали модель категорий объектов для декодирования нескольких категорий объектов из ответов вокселей. Пусть r обозначает собранные ответы N отдельных вокселей в векторе ответа вокселя Nx 1. Для каждой сцены мы находим вектор индикатора объекта o * , который максимизирует вероятность множественных вокселей (Naselaris et al, 2009), соответствующую модели кодирования категории объекта.Предполагая, что на отклики вокселей влияет гауссовский аддитивный шум, вероятность множественности вокселей является многомерным распределением Гаусса:

, где W ( N × 19 ) — это матрица со строками, указанными весами модели кодирования (т. Е. Функциями настройки категории объекта) выбранных вокселей, а S ( N × N ) — ковариационная матрица шума (раздел 2.10). Эта функция определяет вероятность того, что естественная сцена с вектором индикатора объекта o вызвала наблюдаемую реакцию r .

Вектор индикатора объекта o * , который максимизирует вероятность нескольких вокселей, был найден перебором: были сгенерированы все возможные векторы индикатора объекта (за исключением нулевого вектора без объектов; 2 ¹⁹ -1 различных двоичных вектора) и оценивалась с помощью функции правдоподобия с множеством вокселей, и был выбран вариант с наибольшим правдоподобием.

2.10 Оценка ковариационной матрицы шума

Категории объектов декодирования требуют оценки функции правдоподобия нескольких вокселей, указанной выше (раздел 2.9). Чтобы оценить функцию правдоподобия для нескольких вокселей, мы должны сначала оценить ковариационную матрицу шума S :

, где <> обозначает усреднение по всем выборкам в обучающем наборе. Обратное к S обычно нестабильно. Поэтому мы использовали регуляризацию Тихонова (или регуляризацию гребня) для регуляризации обратной операции (Тихонов, Арсенин, 1977). С помощью этого метода мы оцениваем вероятность нескольких вокселей, заменяя S ^-1 на S ⁺ = ( S + α I ) ^-1.Здесь , — это единичная матрица, а α — параметр регуляризации, который оптимизируется отдельно для каждого отдельного испытания декодирования с использованием процедуры исключения по одному. Чтобы декодировать объекты в сцене j ^th, точность декодирования оценивалась в оставшихся 125 попытках декодирования с использованием диапазона из 8 различных значений α с логическим интервалом между 0,01 и 100. Затем для декодирования использовалось оптимальное значение α. на левом j ^th проб.

2.11 Процедура выбора вокселей для декодирования категории объекта

Чтобы минимизировать потенциальную систематическую ошибку выбора, воксели, используемые для декодирования категории объекта, были выбраны с использованием только обучающих данных. Данные проверки не использовались для выбора вокселей. Для каждого воксела точность предсказания (то есть коэффициент корреляции) оценивалась на каждом из наборов ранней остановки и усреднялась по наборам. Вокселы, средняя точность предсказания которых на множествах с ранней остановкой была значительной ( p <.01) были выбраны для использования в декодировании категорий объектов. Для субъекта 1 общее количество выбранных вокселей составляло 596. Для субъекта 2 общее количество выбранных вокселей составляло 653. Мы подчеркиваем, что в этой процедуре выбора не использовались какие-либо данные, которые впоследствии использовались для анализа декодирования.

2.12 Производительность декодирования как функция количества категорий объектов

Чтобы определить, влияет ли на производительность декодирования количество категорий объектов в сценах, мы сравнили вероятность множественных вокселей (см. 2.9 выше) вектора индикатора истинного объекта для каждой сцены с многовоксельной вероятностью любого другого возможного индикатора объекта. Таким образом, мы определили долю экземпляров, в которых p ( r | o ′ )> p ( r | o ), где o ′ — истинный объект. вектор индикатора для сцены, а o — один из других возможных векторов индикатора объекта. Эту долю можно интерпретировать как вероятность того, что декодер правильно проведет различие между истинным вектором индикатора объекта и вектором индикатора объекта для другой случайно выбранной сцены.Эта доля отображается как функция количества категорий объектов (т. Е. Суммы элементов из o ′ ) в.

Точность декодирования как функция количества категорий объектов

Горизонтальная ось показывает количество категорий объектов, а вертикальная ось показывает долю правильных идентификаций изображения при сравнении истинной сцены по одному за раз , ко всем другим возможным сценам. Пунктирные серые линии обозначают 95% доверительные интервалы начальной загрузки.Точность декодирования не показывает систематической связи с количеством категорий объектов, а нижняя граница доверительного интервала обычно выше вероятности (0,5) для всех категорий объектов.

2.13 ROC-анализ декодирования категории объекта

Точность декодирования категории объекта () количественно оценивалась анализом рабочих характеристик приемника (ROC) (см. Введение в Fawcett, 2006). Для каждой категории объектов истинный положительный коэффициент (TPR) был определен как доля случаев, когда категория объектов была правильно декодирована как присутствующая в сцене.Частота ложных срабатываний (FPR) определялась как доля случаев, когда категория объекта была неправильно декодирована как присутствующая. TPR и FPR рассчитывались отдельно для каждой категории объектов. Обратите внимание, что если все категории объектов встречаются с равной вероятностью, а категории объектов выбираются случайным образом, TPR будет равен FPR для каждой категории объектов. Следовательно, objectcategory Точность декодирования определялась как расстояние точки ( x, y ) = (FPR, TPR) от линии на единицу. Здесь мы называем это средним расстоянием различимости .

Для проверки того, что категории объектов имеют неравные вероятности появления, значимость точности декодирования для каждой категории объектов определялась с помощью теста перестановки. Категории декодированных объектов и истинные категории объектов были переставлены в ходе проверочных испытаний, и расстояние различимости для каждой из 19 категорий объектов было пересчитано. Эта процедура перестановки повторялась 1000 раз, чтобы создать распределение расстояний различимости, согласующееся с нулевой моделью.Точность для каждой конкретной категории объектов считалась значительной, если среднее расстояние различимости было больше или равно 95% значений в этом распределении.

2.14 Анализ главных компонентов

Анализ главных компонентов (PCA; см., И) впервые был применен к функциям настройки объектной категории тех же вокселей, выбранных для анализа декодирования (раздел 2.11). Пусть P ¹ (19 × 1) будет первым главным компонентом. Проекция функции настройки объектной категории для каждого воксела на первый главный компонент, представленный в, составляет p = WP ₁.Здесь W ( N × 19) — это матрица функций настройки категории объекта для всех N вокселей на кортикальной поверхности (а не только тех, которые выбраны для анализа декодирования).

Анализ главных компонентов функций настройки объекта

Результаты анализа главных компонентов (ПК), примененные к функциям настройки категорий объектов тех же вокселей, выбранных в и. (слева) По горизонтальной оси отложены коэффициенты первого ПК. Все коэффициенты первого ПК имеют один и тот же знак (положительные) для одушевленных категорий и противоположны по знаку большинству коэффициентов для неодушевленных категорий.На первый ПК приходится 50–60% вариаций (ось Y, правые панели) в функциях настройки объекта по вокселям (p <0,01, тест перестановки). Критерием значимости для каждого ПК (пунктирная серая линия) является 99 ^-й процентиль гистограммы вариации, объясненной соответствующим ПК для 10 000 переставленных выборок. Эти результаты предполагают, что вариация в настройке категорий объектов в первую очередь отражает различия в предпочтениях одушевленных и неодушевленных объектов.

Расположение представлений одушевленных и неодушевленных объектов на поверхности коры головного мозга

(слева) Плоская кортикальная карта, иллюстрирующая проекцию функции настройки каждой категории объекта вокселя на первый компьютер.Детали карт такие же, как в. Желтые воксели имеют большие положительные проекции на первый компьютер и обычно предпочитают одушевленные объекты. Синие воксели имеют негативные проекции на первый компьютер и обычно предпочитают неодушевленные предметы. Вокселы, которые предпочитают одушевленные объекты, имеют тенденцию занимать центральную плотность перед ретинотопными областями. Эта центральная плотность окружена вокселями с сильным предпочтением неодушевленных предметов. Расположение этих вокселов согласуется с расположением областей, относящихся к конкретным категориям (например,g., FFA и PPA), но они выходят далеко за рамки этих классических ROI. (справа) Гистограмма проекций функций настройки объекта-категории на первый ПК (логарифмическая шкала). Цветовая шкала соответствует плоской карте справа.

Анимированные и неодушевленные представления объектов в функционально идентифицированных областях интереса

(слева) Гистограммы проекции функций настройки объекта на первый ПК для вокселей в областях, связанных с местами (PPA и RSC), а также лиц или тела области (FFA, OFA, EBA).(справа) асимметрия гистограмм с 95% доверительными интервалами (c.i.). КИ для асимметрии были получены путем повторной выборки с заменой эмпирической гистограммы значений проекции 10 000 раз. C.i. границы не перекрываются, что указывает на то, что связанные с местом области смещены в сторону предпочтения неодушевленных категорий, а области, связанные с лицом и телом, смещены в сторону предпочтения одушевленных категорий.

Значимость основных компонентов определялась с помощью теста перестановки.Веса функций настройки объектной категории были переставлены независимо для каждого воксела, а затем повторно применялся PCA. Эта процедура перестановки повторялась 10 000 раз, чтобы создать нулевое распределение вариации, объясняемое каждым компьютером. ПК считался значимым, если вариация, которую он объяснил в фактических данных, превышала 99% значений в нулевом распределении для соответствующего ПК. Первый ПК считался значительно большим, чем второй ПК, если разница в вариациях, объясняемая каждым из них, превышала 99% значений в нулевом распределении для соответствующих различий.

3 Результаты

3.1 Модель объект-категория

ЖИРНЫЕ сигналы (далее называемые воксельными ответами ) были измерены в зрительно реагирующей коре головного мозга двух субъектов (раздел 2.1). Во время сканирования каждый объект просмотрел в общей сложности 1386 уникальных цветных естественных сцен (поле зрения ~ 20 градусов). Каждое сканирование давало непрерывно изменяющиеся ЖИРНЫЕ временные ряды для каждого воксела. Параметрическая модель функции гемодинамического ответа была подобрана отдельно к данным временного ряда, записанным жирным шрифтом для каждого вокселя.Это, в свою очередь, использовалось для извлечения отклика каждого воксела на каждую естественную сцену (полные подробности см. В Kay et al., 2008, дополнительные материалы). Затем пары стимул / ответ были разделены на отдельные наборы для обучения и проверки модели. Обучающий набор использовался для оценки весов модели кодирования для каждого воксела и для выбора вокселей для последующего анализа декодирования; набор для проверки использовался для измерения точности предсказания подходящих моделей и для измерения точности декодирования.

Типичные стимулы естественной сцены показаны справа. Объекты в каждой сцене были помечены авторами, а затем отнесены к одной из 19 категорий объектов (раздел 2.5). Эти категории были основаны на модели, разработанной в нашей предыдущей работе (Naselaris et al., 2009). Например, объекты «медведь», «лосось» и «ручей» в верхней левой сцене были отнесены к категориям «наземное млекопитающее», «рыба» и «вода» соответственно. Категории объектов в каждой сцене были представлены вектором из 19 индикаторных переменных.В случае верхней левой сцены индикаторные переменные для «наземное млекопитающее», «рыба» и «вода» были установлены на 1. Индикаторные переменные для остальных 16 категорий объектов были установлены на 0. Регуляризованная регрессия (раздел 2.8). затем использовался для оценки отдельной модели кодирования для каждого вокселя с использованием индикаторных переменных и ответов, полученных в обучающем наборе модели (). Результирующая модель категории объектов для каждого воксела состояла из набора из 19 весов, которые отражают, как каждая конкретная категория влияет на отклики вокселей.Мы называем набор весов, оцененных для одного воксела, его функцией настройки объектной категории (см. Примеры).

Модель кодирования объектной категории, основанная на девятнадцати категориях объектов

(A) Для каждого воксела на кортикальной поверхности была построена отдельная модель объектной категории. Модель категорий объектов предоставляет набор положительных (возбуждающих) или отрицательных (подавляющих) весов (нанесенных на график в виде заштрихованных квадратов), которые описывают, как присутствие каждой категории влияет на измеряемую ЖИРНУЮ активность.Переменные индикатора выделяют категории объектов, присутствующих в естественной сцене; соответствующие веса суммируются для получения предсказанного воксельного ответа. Отклики вокселей, предсказанные на отдельном наборе данных, не используемом для соответствия модели, используются для проверки точности модели. (B) Мы называем набор весов категорий объектов для каждого воксела функцией настройки категорий объектов . Здесь функции настройки категории объектов для двух вокселей представлены в виде столбчатых диаграмм. Воксель, показанный вверху, имеет самую высокую точность предсказания среди всех вокселей для объекта 1 (воксель # 21240, точность предсказания r = 0.697). Этот воксель сильно возбуждается несколькими людьми, хотя наземные и водные млекопитающие также вызывают существенные отклики. Воксель внизу имеет самую высокую точность предсказания среди всех вокселей для объекта 2 (воксель № 39097, точность предсказания r = 0,733). Этот воксель реагирует на широкий спектр неодушевленных категорий, включая небо, воду, искусственные сооружения и здания. S1 = субъект 1. S2 = субъект 2.

3.2 Точность модели объект-категория

Для подтверждения любых выводов, сделанных на основе модели объект-категория, мы сначала провели два независимых теста, чтобы подтвердить ее точность.Во-первых, мы использовали подобранную модель для каждого вокселя, чтобы сгенерировать предсказанные отклики на естественные сцены в наборе проверки модели, и сравнили эти предсказания с наблюдаемыми откликами. Мы обнаружили, что модель объект-категория дает точные прогнозы (p <0,01, нескорректированные; проверка корреляции между прогнозируемыми и измеренными ответами) воксельных ответов в широком диапазоне зрительной коры (см.). Полоса простирается от теменной коры до вентральной височной коры и охватывает множество функциональных областей интереса, отобранных по категориям (например,g, FFA и PPA).

Точность прогнозирования модели категорий объектов

(A) Точность прогнозирования модели категорий объектов оценивалась отдельно для каждого воксела, и эти значения проецировались на плоскую корковую карту (вверху, объект 1; внизу, объект 2). На карте белое пространство разделяет левое и правое полушария; серый цвет указывает места за пределами предписания среза; белые линии разграничивают функционально определенные области интереса: V1-V4, первичные зрительные области коры; LO, латеральный затылочный комплекс; OFA, затылочная область лица; FFA, квадратная поверхность лица; PPA, перигиппокампальная площадь; EBA, экстрастриарная область тела; RSC, ретроспленальная кора.Точность прогноза представлена с помощью цветовой шкалы, где черный означает низкую точность, а желтый — высокую точность. Точность прогнозирования наиболее высока для вокселей в зрительной коре, расположенных впереди зрительных областей с высокой ретинотопией (т. Е. V1-V4). (B) Точность предсказания для модели категории объект по сравнению с точностью предсказания для вейвлет-модели Габора. Вейвлет-модель Габора зависит исключительно от простых визуальных характеристик (например, пространственной частоты и ориентации) и не ссылается на девятнадцать категорий объектов, включенных в модель категорий объектов.Для каждого воксела предсказанные ответы на проверочные стимулы были сгенерированы отдельно с использованием как объектных категорий, так и вейвлет-моделей Габора. Точность прогноза модели категории объектов откладывается по оси ординат, а точность вейвлет-модели Габора откладывается по оси абсцисс. Многие воксели (черные точки), ответы которых точно предсказываются моделью объектной категории (черные точки над пунктирной горизонтальной линией), плохо предсказываются моделью вейвлета Габора. Таким образом, модель объектно-категориальная модель точно предсказывает связанные с объектом реакции, которые нельзя объяснить простыми визуальными особенностями.

Модель объект-категория дает в основном плохие прогнозы в более задних, ретинотопных областях зрения (то есть V1, V2, V3 и V4). Это говорит о том, что модель объект-категория не просто фиксирует ответы, вызванные простыми визуальными характеристиками, которые коррелируют с категорией объекта. Чтобы подтвердить это, мы сравнили точность прогнозирования модели объект-категория с точностью прогнозирования вейвлет-модели Габора, которая описывает, как каждый воксель настраивается для простых визуальных характеристик (то есть пространственной частоты, ориентации и ретинотопного местоположения).Это сравнение () показывает, что ответы вокселей, точно предсказанные моделью объект-категория, часто плохо предсказываются моделью вейвлета Габора. Таким образом, модель объект-категория точно предсказывает связанные с объектом реакции, которые нельзя объяснить с помощью простых визуальных характеристик.

Тот факт, что модель объект-категория точно предсказывает ответы многих вокселей, не обязательно означает, что воксельные ответы кодируют информацию обо всех 19 категориях в модели. Например, значительная точность прогноза может быть достигнута, если воксельные ответы кодируют информацию о людях и зданиях, но не о других категориях объектов.Тем не менее, если бы это было так, было бы невозможно декодировать какую-либо информацию о других категориях объектов из ответов вокселей. Чтобы контролировать этот случай, мы использовали модель «объект-категория» для декодирования каждой из 19 категорий объектов из ответов вокселей. Во-первых, модель категорий объектов использовалась для прогнозирования ответов на каждую возможную комбинацию из 19 категорий объектов (исключая нулевую комбинацию, не содержащую объектов). Чтобы максимизировать точность декодирования, этот анализ включал только вокселы, для которых модель объект-категория давала точные прогнозы (596 вокселей для субъекта 1; 653 вокселей для субъекта 2; в этом случае точность прогнозирования была измерена с использованием только обучающих данных, см. Раздел 2.11). Затем для каждой сцены в наборе проверки мы выбрали категории объектов, прогнозируемая реакция населения которых лучше всего соответствовала фактической измеренной реакции (подробности см. В разделах 2.9 и 2.10; Kay et al., 2008, Naselaris et al., 2009).

Категории декодированных объектов для двух сцен показаны в. Эти примеры показывают, что большинство категорий объектов, присутствующих в каждой сцене, можно декодировать правильно. Однако производительность декодирования может быть достигнута даже с помощью тривиального декодера, который просто предполагает, что все категории объектов присутствуют в каждой сцене.Таким образом, мы сравнили истинно положительный коэффициент (TPR; доля случаев, когда категория объекта правильно идентифицирована как присутствующая в сцене) с частотой ложных срабатываний (FPR; доля случаев, когда категория объекта неправильно идентифицируется как присутствующая в сцене. ) для каждой из категорий декодируемых объектов. Для большинства категорий одушевленных и неодушевленных объектов TPR значительно больше, чем FPR (см. Раздел «Ресурсы»). Таким образом, большинство категорий объектов можно точно декодировать с помощью модели объект-категория.

Примеры нескольких категорий объектов, декодированных из сложных природных сцен

Декодирование может использоваться для подтверждения точности модели категории объектов.Здесь модель категорий объектов использовалась для декодирования категорий объектов из ответов вокселей, для которых модель категорий объектов обеспечивала хорошие прогнозы (субъект 1, n = 596; субъект 2, n = 653). (слева) Два стимула естественной сцены, выбранные из набора данных проверки. (справа) Категории объектов, заявленные декодером, присутствуют в каждой сцене. Категории объектов, правильно декодированные как присутствующие (т.е., ложные срабатывания) выделены серым цветом. Декодирование является точным как в разнородных сценах, в которых представлены объекты из многих категорий (вверху, предмет 1), так и в однородных сценах, в которых представлены объекты из меньшего числа категорий (внизу, предмет 2).

Точность декодирования для каждой категории объектов

Модель категории объектов использовалась для декодирования категорий объектов в каждом изображении в наборе проверки с использованием ответов тех же вокселей, выбранных в. Точность декодирования для каждой из девятнадцати категорий объектов анализировалась независимо.(слева) Анимация категорий. (справа) Неодушевленные категории. (вверху) Тема 1. (внизу) Тема 2. Вертикальная ось на каждой панели показывает истинный положительный коэффициент (TPR), долю сцен, в которых объект был правильно декодирован как присутствующий. Горизонтальная ось на каждой панели показывает частоту ложных срабатываний (FPR), т.е. долю, некорректно декодированную как присутствующую. Сплошная линия на единице представляет скорости TPR и FPR, которые можно было бы ожидать, если бы ответы вокселей не предоставили декодируемой информации о категории объекта.Категории объектов, наиболее удаленные от линии в единице, — это те, которые были декодированы наиболее точно. Категории объектов, выделенные розовым и черным цветом, могут быть значительно декодированы (p <0,01 и p <= 0,05 соответственно, тест перестановки). Обратите внимание, что категории объектов имеют разные вероятности появления, поэтому значительное расстояние от линии в единице (закрытые линии указывают на значимость при p <0,05) варьируется в зависимости от категории объекта. Большинство категорий одушевленных и неодушевленных объектов декодируются точно.Сокращения: л. мам. = наземное млекопитающее, w. мам. = водное млекопитающее, вн. / об. = насекомое / рептилия, сев. гул. = несколько человек, толпа = толпа людей, артефакт. = артефакт, фурн. = мебель, еда = готовая еда, vhcl. = автомобиль, ул. = искусственное сооружение, корп. = (часть) здания, фт. / ве. = фрукты / овощи.

Точное декодирование также возможно, если декодер точно определил категории объектов в простых сценах, но не смог идентифицировать категории объектов в сложных сценах.Поэтому мы проанализировали производительность декодирования как функцию количества категорий объектов, присутствующих в сцене (). Мы обнаружили, что декодер может точно различать истинные индикаторные переменные для сцены и любой другой набор индикаторных переменных, независимо от количества объектов, присутствующих в сцене (подробности см. В разделе 2.12). Взятые вместе с результатами по точности предсказания, наши результаты декодирования подтверждают, что модель объект-категория точно описывает, как каждая категория объекта увеличивает или уменьшает воксельные ответы.

3.3 Настройка категории объектов, связанных с различием между живым и неодушевленным

Подтвердив точность модели категории объект, мы использовали ее, чтобы исследовать, как различие между живым и неодушевленным отражается в настройке вокселей объект-категория. Мы применили анализ основных компонентов (PCA) к функциям настройки категорий объектов всех вокселей, для которых модель категорий объектов обеспечивала точные прогнозы (то есть те же воксели, выбранные для анализа декодирования, обсуждаемого в разделе 3.2; подробности см. в разделе 11). PCA разложил функции настройки объекта в этой совокупности на набор из 19 основных компонентов (ПК). Каждый ПК можно интерпретировать как ось в пространстве функций настройки категории объектов и ранжировать по степени вариации в настройке категории объектов, которую он объясняет. Таким образом, первый ПК (ПК 1) отражает наиболее важный источник вариаций в настройке категории объектов.

Примечательно, что различие между живым и неодушевленным было отражено ПК 1 (): все коэффициенты для категорий одушевленных объектов имеют один и тот же знак (положительный), но противоположны по знаку большинству коэффициентов для неодушевленных объектов (которые почти все отрицательный).Эта двухтактная связь между одушевленными и неодушевленными объектами указывает на то, что на первом ПК настройка категорий объектов варьируется от сильного предпочтения для одушевленных объектов и сильного предпочтения для неодушевленных объектов. Воксели с функциями настройки категорий объектов, которые имеют большую положительную проекцию на ПК 1, будут возбуждены любым живым объектом и подавлены любым неодушевленным объектом. Вокселы с большой негативной проекцией будут возбуждены любым неодушевленным объектом и подавлены любым одушевленным объектом.ПК 1 объяснил 50–60% вариаций в настройке категорий объектов по вокселям (p <0,01, тест перестановки). ПК 2 также был значимым для обоих испытуемых, но он объяснял только 8–10% общей вариации в настройке категорий по вокселям (p <0,01, тест перестановки). ПК 1 объяснил значительно больше вариаций, чем ПК 2 (p <0,01, тест перестановки) для обоих субъектов. Таким образом, функциональная диссоциация между категориями одушевленных и неодушевленных объектов отражается в первичном источнике вариаций в настройке категории объектов.

3.4 Расположение представлений одушевленных и неодушевленных объектов на кортикальной поверхности

Как изменение в настройке категорий объектов вдоль ПК 1 отображается на кортикальной поверхности? Чтобы ответить на этот вопрос, мы отобразили проекцию функции настройки объект-категория для каждого воксела на ПК 1 (см.). На этих картах обнаружено интересное зеркально-симметричное расположение. Вокселы с наибольшим предпочтением одушевленных объектов занимают большую плотность перед ретинотопными визуальными областями и охватывают большую часть EBA, OFA, FFA и окружающую территорию.На картах воксели с наибольшим предпочтением неодушевленных объектов расположены либо выше, либо ниже центра этой плотности. Вокселы ниже занимают большую часть PPA; вокселы выше простираются дорсально от передней части V3a / b до области, занятой RSC. Такое зеркально-симметричное расположение согласуется с предложениями предыдущего исследования (Hasson et al., 2003) и с расположением известных областей интереса для конкретных категорий. Например, PPA и RSC сильно активируются ландшафтами и зданиями. Наши данные показывают, что вокселы в PPA и RSC сильно смещены в сторону предпочтения неодушевленных объектов в целом (и).Напротив, FFA, OFA и EBA сильно активируются гранями и телами соответственно. На наших картах вокселы в этих областях смещены в сторону предпочтения анимированных объектов в целом (и). Наши карты также показывают множество вокселей, расположенных за пределами этих трех известных областей интереса, зависящих от категории, которые сильно отдают предпочтение либо одушевленным, либо неодушевленным объектам. Таким образом, вариация в специфичности категорий по этим трем областям интереса является частью более общей и пространственно обширной модели вариации, охватывающей различие между живым и неодушевленным.

4. Обсуждение

Мы показали, что наиболее важным источником различий в настройке категорий объектов является различие в предпочтении категорий одушевленных и неодушевленных объектов. Вокселы с сильным предпочтением неодушевленных объектов фланкируют высшие и низшие аспекты большой плотности вокселей с сильным предпочтением одушевленных объектов. Соответствующие местоположения этих вокселей согласуются с местоположениями известных областей интереса для конкретных категорий, но выходят далеко за их границы.

4.1 Сравнение с другими подходами, основанными на данных

Во многих предыдущих экспериментах использовался целевой подход для исследования кодирования конкретных одушевленных и неодушевленных категорий (например, лица вместо мест). Напротив, наш эксперимент был очень общим и не был оптимизирован для проверки какой-либо конкретной гипотезы о представлении одушевленных и неодушевленных категорий. Фундаментальное различие между одушевленными и неодушевленными объектами выявилось из данных после соответствующего анализа.Киани и др. (2007) и Кригескорте и др. (2009) также использовали подход, основанный на данных, и пришли к такому же основному выводу. Однако в этих более ранних исследованиях использовался подход анализа множественных вокселей, в то время как мы использовали подход модели кодирования (Naselaris et al., 2011).

Наш подход к модели кодирования позволил нам оценить, насколько вариации в настройке категорий объектов по вокселям объясняются различием между живым и неодушевленным. Мы обнаружили, что 50–60% общей вариации объясняются этим различием.То есть большая часть различий в настройке отдельных вокселей на категории объектов связана со степенью предпочтения одушевленных и неодушевленных объектов. Учитывая, что в ответах вокселей достаточно информации для точного декодирования определенных подкатегорий одушевленных и неодушевленных объектов (например, «человек», «животное», «машина», «здание»; см.), Оставшиеся 50–40% вариации в настройке категории объектов должны быть отнесены к подкатегориям одушевленных и неодушевленных объектов. Полное понимание того, как организована настройка для конкретных подкатегорий, может быть получено путем анализа ПК за пределами первого порядка (т.е., 2 ^nd, 3 ^rd,…). Наш предварительный анализ этих ПК более высокого порядка показывает, что их нелегко интерпретировать.

Для простоты в этой рукописи мы все вместе упоминали вокселы, предпочитающие одушевленные или неживые, но эти термины рискуют чрезмерно упростить сложное пространственное расположение, видимое на картах (). Фактически наши результаты не предоставляют явных доказательств того, что воксели организованы в дискретные одушевленные и неодушевленные модули. Первый ПК — это ось, а не категоричное обозначение.По этой причине наши результаты показывают, что сила предпочтения категорий одушевленных или неодушевленных объектов может непрерывно варьироваться по кортикальной поверхности (см.). Фактически, карты кажутся совершенно совместимыми с пространственно гладкими вариациями представлений одушевленных / неодушевленных объектов. Конечно, отсутствие доказательств модульности не свидетельствует об ее отсутствии, особенно при анализе данных фМРТ. Следовательно, на основе наших данных мы можем только с уверенностью заключить, что пространственно плавное изменение представления объекта является жизнеспособной возможностью.

4.2 Пространственное расположение представлений объектов

Hasson et al. (2003) сообщили о крупномасштабной зеркально-симметричной организации предпочтений в отношении зданий, лиц и артефактов в затылочно-височной коре перед ретинтотопическими зонами зрения. На дорсальной и вентральной сторонах они обнаружили участки вокселей, которые предпочитали здания. Двигаясь к боковой поверхности с любого конца, они обнаружили чередующиеся участки вокселей, которые предпочитали артефакты и лица. Эта карта объектных предпочтений, по-видимому, была зарегистрирована на карте пространственного эксцентриситета: воксели с более периферическими эксцентриситетами имели тенденцию предпочитать здания, в то время как воксели с перифовеальными эксцентриситетами имели тенденцию предпочитать лица или артефакты.

Карта ПК 1, показанная на, имеет зеркально-симметричную организацию, аналогичную описанной в Hasson et al. Полоса коры, которая лучше всего предсказывается моделью объектной категории, примерно соответствует передней части зрительной коры, проанализированной Hasson et al. Вокселы, которые предпочитают одушевленные категории, расположены в боковой части этой полосы, что согласуется с участками предпочтения лиц в Hasson et al. Вокселы, которые предпочитают неодушевленные категории, обычно расположены на дорсальных и вентральных конечностях этой полосы, что согласуется с участками, предпочитающими здания, у Hasson et al.Таким образом, наши данные свидетельствуют о том, что расположение предпочтений в зданиях и фасадах, описанное Hasson et al. может применяться в более широком смысле к другим категориям неодушевленных и одушевленных объектов.

4.3 Использование естественных сцен для изучения представления объекта

В большинстве экспериментов фМРТ по представлению объектов использовались деконтекстуализированные объекты, которые представлялись изолированно (например, Даунинг и др., 2006) или парами (МакЭвой и Эпштейн, 2009) на нейтральном фоне. . Использование естественных сцен поднимает важные концептуальные и методологические вопросы.Например, исследования репрезентации объектов часто противопоставляют ответы на «лица» и «места». Тем не менее, большинство естественных сцен изображают место, в том числе большинство из них изображают лица. Таким образом, использование естественных сцен требует рассмотрения «пространственных областей» с точки зрения конкретных категорий объектов, которые они представляют. Естественные сцены также более эффективны, потому что они предоставляют естественный способ исследовать несколько объектов за одно испытание. Наконец, естественные сцены явно более экологически значимы, чем простые стимулы, обычно используемые в экспериментах.Мы представили первую модель прогнозирующего кодирования, которая связывает активность вокселей напрямую с несколькими объектами в естественных сценах. Модель также предоставляет первые средства для одновременного декодирования нескольких объектов в естественных сценах. Таким образом, наши результаты демонстрируют возможность и эффективность использования помеченных природных сцен для изучения репрезентаций объектов.

Модель настройки категории объектов предсказывает ЖЕЛТУЮ активность, вызванную естественными сценами.

Модель используется для декодирования нескольких объектов в естественных сценах.

Модель раскрывает источники вариаций в настройке категории объектов в коре головного мозга.

Основным источником вариаций является предпочтение одушевленных или неодушевленных объектов.

Сознательное восприятие естественных изображений ограничено визуальными особенностями, связанными с категорией.

Эксперимент 1

Различия в величине AB в зависимости от категории : Участникам был представлен RSVP, состоящий из зашифрованных масок и двух встроенных целей. Цели были выбраны из набора стимулов, состоящего из 48 изображений, полученных из 8 различных категорий: фрукты и овощи, обработанные пищевые продукты, объекты, сцены, тела животных, лица животных, тела людей и лица людей.В конце каждого испытания участников просили вспомнить первую и вторую цель (см. Рис. 1а). Во-первых, мы наблюдали значительный эффект AB, используя двусторонний зависимый t -тест в тесте T2 (производительность T2 всегда зависит от правильных испытаний T1; T2 | T1) между лагами (отставание 2; точность M = 0,704, SD = 0,041, лаг 8; M = 0,847, SD = 0,129, t (18) = −6,427, p <0,001, см. Рис. 2а). Сначала мы объединили изображения по одушевленным и неодушевленным (за исключением сцен) объектам (см. Таблицу 1).Ранее было показано, что во время AB ^9,10,11 анимированные и неодушевленные объекты подвергаются различному воздействию. Точно так же здесь повторные измерения 2 × 2 ANOVA с запаздыванием и анимацией в качестве факторов показали главный эффект запаздывания (F (1,18) = 34,09, p <0,001, η ² = 0,654) и анимации (F ( 1,18) = 27,72, p <0,001, η ² = 0,606), а также значительный эффект взаимодействия (F (1,18) = 45,63, p <0,001, η ² = 0.606; см. Рис.2б). Таким образом, согласно предыдущим исследованиям, для одушевленных изображений AB был менее выражен. Для каждой подкатегории (таблица 2), используя дисперсионный анализ с повторными измерениями, мы наблюдали основной эффект T2-лага (F (1,18) = 42,87, p <0,001, η ² = 0,704) и категории (F (7,126) = 45,49, p <0,001, η ² = 0,716), а также взаимодействие между категорией и T2-лагом (F (7, 126) = 23,99, p <0,001, η ² = 0,571). Помимо ожидаемого эффекта AB, эффекты взаимодействия показывают, что разные категории демонстрируют разные величины AB (ABM; разница в производительности между лагом 8 и лагом 2).Отдельные эффекты AB были протестированы путем сопоставления показателей отставания 8 и отставания 2 в каждой категории с использованием двустороннего зависимого t -теста (рис. 2c) — фрукты и овощи ( t (18) = 6.912, p <0,001), обработанные пищевые продукты ( t (18) = 6,748, p <0,001), предметы ( t (18) = 3,003, p = 0,004), сцены ( t (18) = 8,073, p <0,001), тела животных ( t (18) = 5,259, p <0.001), лица животных ( t (18) = 2,712, p = 0,007), человеческие тела ( t (18) = 1,162, p = 0,13), человеческие лица ( t (18) = 2,632, p = 0,008).

Рис. 1

Модуляция осознанного доступа с помощью парадигмы моргания внимания. По причинам авторского права все фотографии, за исключением лиц (которые были сфотографированы одним из авторов, но были анонимными) были заменены репрезентативными изображениями. Области глаз закрыты выше на изображениях для защиты конфиденциальности, но не были закрыты в эксперименте. a Мы представили участникам быстрое последовательное визуальное представление с двумя мишенями (T1 и T2), следующими друг за другом в потоке отвлекающих факторов. Слева вторая цель (T2) отображается через 200 мс после первой цели (T1), а справа — через 800 мс после T1. В каждом испытании участники должны были обнаружить и позже вспомнить как мишени T1, так и T2. b Мы использовали глубокую сверточную нейронную сеть (DCNN; желтая вставка; 5 сверточных слоев и 3 полносвязных слоя) для моделирования геометрии представления стимулов (слева) и прогнозирования поведения наших участников (справа).Визуальные стимулы подавались в DCNN, обеспечивая иерархическое представление для каждого изображения. Эти активации модулей затем анализировались слой за слоем и использовались для прогнозирования поведения.

Рис. 2

Анимированные объекты вызывают более слабое мигание внимания. a Точность определения второй цели при условии обнаружения первой цели для лага 2 и лага 8. Отдельные точки представляют собой средние результаты для каждого субъекта, жирные точки представляют средние результаты по всем субъектам, а полосы ошибок указывают на 95% достоверность интервал вокруг среднего на всех графиках. b Производительность нанесена отдельно для одушевленных и неодушевленных целей T2. Величина моргания внимания (ABM) определяется как разница в производительности между задержкой 8 и задержкой 2. Звездочки указывают на значительную разницу в ABM между живым и неодушевленным. c T2 производительность по каждой категории отдельно. Звездочки указывают, что ПРО существенно отличается от нуля. Двусторонняя зависимость t -тест * p <0,05, ** p <0,01, *** p <0.001

Таблица 1 Среднее значение и SD для производительности T2 для каждой категории Таблица 2 Среднее значение и SD для производительности T2 для анимации

Характеристики изображения среднего и высокого уровня объясняют отклонение ABM : Для каждого изображения мы извлекли активацию единиц из всех уровни в сети AlexNet DCNN (см. Методы). Для сверточных слоев мы усредняли по пространственной области, чтобы получить активацию признаков. Важно отметить, что эта DCNN была обучена классификации объектов по категориям из другого набора изображений, чем те, которые представлены в нашем эксперименте, и ни разу не обучалась на AB.Чтобы повысить обобщение модели, подходящей для тестовых данных, мы выбрали информационные функции с помощью подхода с пороговым значением дисперсии. Выбор функций был выполнен путем вычисления дисперсии между выборками в обучающих данных (важно отметить, что тестовые данные никогда не были частью выбора функций) и удаления функций с почти нулевой дисперсией как из обучающих, так и из тестовых данных. Затем оставшиеся активации функций были применены к модели линейной регрессии с перекрестной проверкой, направленной на прогнозирование ABM каждого изображения.Из этих предсказанных ABM мы можем вычислить для каждого участника среднюю абсолютную ошибку (MAE). Для проверки значимости мы переставили метки изображений, повторили перекрестно проверенную модель линейной регрессии и вычислили среднюю MAE по субъектам. Мы повторили эту процедуру перестановки 3000 раз, чтобы оценить распределение MAE при нулевой гипотезе о взаимозаменяемости меток изображений. Затем мы сравнили наблюдаемую нами MAE (усредненную по субъектам) с этим нулевым распределением и получили p -значения.Мы смогли значительно (скорректированная по Бонферрони альфа = 0,00625) предсказать ABM, используя функции, полученные из уровня conv4 (MAE M = 0,19, STD = 0,04, p = 0,003), conv5 (M = 0,179, STD = 0,04, p <0,001), fc6 (M = 0,159, STD = 0,033, p <0,001), fc7 (M = 0,1593, STD = 0,033, p <0,001) и fc8 (M = 0,191, STD = 0,048. , р <0,001). Чтобы увидеть, имеет ли один слой значительно более низкую ошибку, чем любой другой слой, мы протестировали MAE для каждого попарного сравнения слоев по субъектам с помощью двустороннего зависимого t -теста.На рис. 3b мы показываем сводку этого результата, где мы находим, что уровень 7 (рис. 3c) имеет значительно меньшую ошибку, чем уровень 1 (средняя разница = -0,21, t (17) = -6,14, p <0,001), слой 2 (средняя разница = -0,15, t (17) = -7,8, p <0,001), слой 3 (средняя разница = -0,16, t (17) = -10,83 , p <0,001), слой 4 (средняя разница = -0,18, t (17) = -5,8, p <0,001) и слой 8 (средняя разница = -0.18, t (17) = -5,17, p <0,001).

Рис. 3

Блоки активации DCNN прогнозируют величину моргания внимания. a Тестовые распределения перестановок. Гистограммы показывают среднюю абсолютную ошибку (MAE) после усреднения прогноза по участникам с рандомизированными метками изображений. Кружки указывают на наблюдаемую МАЭ. Скорректированное по Бонферрони значение альфа для 8 тестов составляет p <0,00625. b Послойное сравнение MAE. Сравнения выполняются построчно, где зеленый цвет указывает на более низкую MAE или лучшее соответствие по сравнению с соответствующим столбцом.Только значимые (скорректированные по Бонферрони) сравнения обозначаются со средней разницей в MAE между сравнениями. c ABM за изображение. По соображениям авторского права все фотографии, кроме лиц (сфотографированных одним из авторов), заменены репрезентативными изображениями. Области глаз закрыты на изображениях для защиты конфиденциальности, но не были закрыты в эксперименте. Черные столбцы показывают наблюдаемую амплитуду мерцания внимания (ABM), красная линия — это средняя прогнозируемая ABM, основанная на характеристиках слоя fc7 (который превосходит все другие слои, см. Панель b ).Отдельные точки представляют отдельных участников, а планки ошибок указывают доверительный интервал 95%. Слой fc7 объяснил 46% наблюдаемой дисперсии. На вставной панели показано среднее прогнозируемое ABM по оси y и среднее наблюдаемое ABM на изображение по оси x

Общие характеристики изображения между целями прогнозируют производительность : Помимо прогнозирования ABM для каждого изображения, мы стремились лучше понять различия между испытаниями в AB. Для каждого испытания мы коррелировали две цели (T1 и T2) на основе их характеристик (корреляция Пирсона, рис.3b) для получения меры подобия T1-T2 внутри каждого слоя. Затем мы усреднили сходство для всех испытаний на попадание и промах для каждого участника и проверили разницу для каждого уровня, используя двусторонний зависимый тест t . Наш тест показал значительно более высокое репрезентативное сходство между целями в хит-испытаниях по сравнению с неудачными испытаниями для слоя conv2 (попадание; сходство M = 0,375, SD = 0,008, промах; M = 0,354, SD = 0,014, t (18) = 4,967, p <0,001, коэффициент Коэна d = 1.761), conv3 (Попадание; M = 0,329, SD = 0,010, промах; M = 0,299, SD = 0,016, t (18) = 6,273, p <0,001, Cohen's d = 2,130), conv4 ( Попадание; M = 0,257, SD = 0,009, промах; M = 0,244, SD = 0,012, t (18) = 3,505, p = 0,003, Cohen’s d = 1,258), conv5 (Hit; M = 0,131 , SD = 0,007, промах; M = 0,119, SD = 0,011, t (18) = 3,311, p = 0,004, коэффициент Коэна d = 1,233), fc6 (Hit; M = 0,023, SD = 0,002, Мисс; М = 0.018, SD = 0,004, t (18) = 4,009, p = 0,001, коэффициент Коэна d = 1,520), fc7 (Hit; M = 0,026, SD = 0,003, промах; M = 0,021, SD = 0,005 , t (18) = 3,189, p = 0,005, коэффициент Коэна d = 1,093), fc8 (Hit; M = 0,139, SD = 0,013, промах; M = 0,104, SD = 0,022, t ( 18) = 6,134, p <0,001, коэффициент Коэна d = 1,864; рис. 4b). Это говорит о том, что текущая визуальная обработка T1 может снизить порог сознательного доступа для T2, если T2 разделяет визуальные функции с T1.Это было верно для всех слоев, кроме уровня 1.

Рис. 4

Испытания AB для объяснения расстояния представления и сходства целей DCNN. a Изображение процедуры анализа. Для каждого уровня представления DCNN извлекаются для каждого изображения. Затем эти активации функций сравнивались для всех пар изображений (корреляция Пирсона), чтобы оценить сходство между парами. По соображениям авторского права все фотографии, кроме лиц (сфотографированных одним из авторов), заменены репрезентативными изображениями. b ) Среднее сходство между T1 и T2, основанное на активациях функций каждого слоя, для пропущенных задержек-2 и испытаний попаданий отдельно. Отдельные точки обозначают отдельные предметы. Среднее сходство между субъектами представлено большим черным ромбом, а черные полосы обозначают 95% доверительный интервал. Двусторонняя зависимость t -тест * p <0,05, ** p <0,01, *** p <0,001

Эксперимент 2

Построение испытаний AB с использованием репрезентативной выборки : открытие, что Сходство T1-T2 влияет на производительность T2 побудило нас разработать последующее исследование.Мы стремились исследовать причинно-следственный эффект сходства цели-цели, манипулируя категорией целей и сходством характеристик. Мы разработали процедуру, называемую репрезентативной выборкой, которая сначала характеризует различные профили стимулов-ответов и отбирает подмножество стимулов, адаптированных для нашего эксперимента. Мы использовали единичные активации из слоя 5 (см. Методы для обоснования) DCNN в качестве профилей ответа на стимул. Мы измерили эти активации модулей на 250 изображениях, полученных из ImageNet ⁴⁰, чтобы получить 16 изображений в качестве наших T2; в свою очередь выбраны для равного представления четырех категориальных групп (млекопитающие, насекомые, транспортные средства и мебель).Затем для каждого изображения мы выбрали два T1 на основе категории (одинаковые или разные) и сходства в слое 5 (одинаковые или несходные), в результате получилось восемь T1 на T2. Это позволило нам отдельно изучить конкретный вклад высокоуровневого сходства функций и принадлежности к категории. Мы представили эти четыре условия 24 новым участникам в задаче AB, аналогичной задаче в эксперименте 1.

В таблице 3 показаны средние групповые показатели T2 для каждого из четырех условий. Вероятность правильно сообщить T2 была самой высокой, когда T1 принадлежал к той же категории и имел аналогичную активацию визуальных функций на уровне 5 DCNN (M = 0.849, SD = 0,097). Напротив, самая низкая вероятность правильно сообщить о T2 наблюдалась, когда T1 принадлежал к другой категории и был несходным (M = 0,741, SD = 0,123). ANOVA с повторными измерениями 2 × 2 (категория по сходству) показал значительный главный эффект для обеих категорий (F (1,23) = 20,68, p = <0,001, η ² = 0,473) и сходства (F (1,23) = 45,468, p = <0,001, η ² = 0,664), а также эффект взаимодействия (F (1,23) = 5.413, p = 0,029, η ² = 0,191). Больший размер эффекта для фактора подобия указывает на то, что визуальные особенности важнее семантической релевантности определяют поведение.

Таблица 3 Среднее значение и SD для производительности T2 в эксперименте 2

Кстати о природе | Проект «Глобальное единство»

Когда ки и кин гремят в их головах, ученики снова вместе ходят по кладбищу, играя со словами и наблюдая, как они себя чувствуют на языке и в голове.

Погруженные в формальности синтаксиса, изрядное количество студенческих вопросов вращается вокруг желания «правил» для использования новых слов, правил, которых у нас нет. Есть притяжательный падеж? Где границы? «Я могла бы сказать« ки »об этом кусте, — говорит Рене, — но как насчет ветра?»

«Да, — говорю я ей, — на моем языке ветер понимается как живой».

Когда мы стоим под массивным ветвистым дубом, студенты обсуждают, как использовать слова. Если дерево ки, то как насчет желудей? Они согласны с тем, что желуди — это родичей, целая семья маленьких существ.В этой неухоженной части кладбища земля также усеяна опавшими ветвями. «Эти мертвые конечности тоже считаются родственниками ? Хотя они мертвы? — спрашивает Эвелин. «Глядя на мертвые ветки на земле, я обнаружила, что много думаю о дровах», — говорит она. «Я всегда говорил — и думал, — как будто I был тем, кто делал дрова. Но когда я подумал об этом дереве как о ки, как о существе, я внезапно понял, насколько это абсурдно. Дрова не делал.Дерево сработало. Я поднял его только с земли ». Всего в одном предложении Эвелин переживает передачу свободы воли или способности действовать от человечества к самому дереву. Грамматика одушевленности — противоядие от высокомерия; это напоминает нам, что мы не одиноки. Позже Эвелин пишет: «Использование ki заставило меня взглянуть на все по-другому, как будто все эти люди дарили подарки, — и я не мог не почувствовать благодарность. Мы называем такие дрова растопкой, , и для меня это привело к новому пониманию.И посмотрите — это слово род прямо здесь, в растопке ».

Другая ученица, Аманда, добавляет: «Это слово заставляет меня больше относиться к деревьям как к индивидуумам. Раньше я бы просто назвал их всех «дубами», как если бы они были видами, а не индивидуумами. Именно так мы изучаем это в дендрологии, но использование ki заставляет меня думать о каждом из них не просто как о «дубе», а как о том конкретном дубе, который имеет сломанную ветвь и коричневые листья ».

Несмотря на очень краткое введение в ki, и kin, студенты сразу понимают смысл слов: «Я полагаю, что это будет проблемой для большинства религиозных людей», — говорит Пол.«Это как бы сбивает людей с пьедестала того, что они единственные, у кого есть душа». Действительно, христианские миссионеры были острием языкового подавления в культурах коренных народов и были одними из главных архитекторов движения индийских школ-интернатов. Война с языком анимации и отношения к миру природы была важна для двойной миссии религиозного и экономического обращения. Безусловно, библейский мандат на человеческое подчинение творения несовместим с языками коренных народов.

Другой студент, Киран, отмечает: «Использование этих слов во время прогулки открыло мне глаза на то, как мы все связаны. Когда вы начнете использовать ki, и kin, , вы почувствуете сожаление, что всю свою жизнь вы принимали их как должное ».

Экопсихологи предположили, что наши представления о себе как о неотъемлемом отделении от мира природы имеют негативные последствия для благополучия людей и экосистем. Возможно, эти слова могут быть лекарством для них обоих, так что каждый раз, когда мы говорим о живом мире, мы дышим уважением и вдыхаем родство, превращая саму атмосферу в средство родства.Если местоимения могут вызвать сочувствие, я хочу осыпать мир их звучанием.

Самые откровенные ученики выражают некоторый энтузиазм по поводу новых местоимений, но тихие скептики сохраняют свои оговорки относительно письменного задания, когда мы вернемся в класс. Один студент говорит об этом так: «Это сердечная и щедрая идея, но она никогда не сработает. Людям не нравятся перемены, и они разозлятся, если вы попытаетесь научить их говорить. Большинство людей не хотят думать, что природа так же хороша, как они.Один ученик пишет каракулями, в каждой из которых наполовину сформировано его нетерпение: «Если вы хотите изменить мир, сделайте что-нибудь реальное. Станьте волонтером в продовольственном банке, посадите дерево. Придумывать местоимения — большая трата времени ».

Вот почему я люблю преподавать, как нас заставляют нести ответственность.

Абстракция «придумывать местоимения» действительно кажется бесплодной в то время в истории нашей страны, когда язык неуважения является валютой политического дискурса.Американский национализм, не говоря уже о человеческой исключительности, превозносится как высокая цель, не оставляющая места для смирения и экологического сострадания. Кажется донкихотным приводить доводы в пользу уважения к нечеловеческим существам, когда мы отказываемся распространять его на человеческих беженцев. Но я думаю, что этот студент ошибается. Слова имеют значение, и они могут колебаться, создавая волны в «реальном» мире.

Экологическое сострадание, присущее языкам наших коренных народов, снова опасно для предприятия по доминированию, поскольку политические и экономические силы объединяются против мира природы, а экстрактивный колониализм возрождается под влиянием евангелия процветания.Контраст в мировоззрении сегодня такой же разительный, как и во времена моего деда, и снова земля и коренные народы вынуждены платить за это.

Если вы думаете, что это всего лишь загадочный лингвистический вопрос, просто посмотрите на прерию Северной Дакоты, где, когда я пишу это, сотни людей разбили лагерь под снежной бурей, переживая сильный мороз, чтобы продолжить охрану своей реки, которая находится под угрозой из-за строительства нефтепровода Дакота и неизбежных разливов нефти.Река для них не , а — река находится в пределах их круга моральной ответственности и сострадания, и поэтому они яростно защищают ki , как если бы река была их родственницей, потому что ki такова. Но те, кого они защищают, ki от разговоров о реке, нефти и трубе — все с одним и тем же термином, как если бы «это» было их собственностью, как если бы «это» было не чем иным, как ресурсами, которые они могли использовать. Как будто он мертв.

В Стэндинг Рок, между теми, кто вооружен водометами, и теми, кто вооружен молитвой, существуют два разных языка для мира, и именно здесь проводится линия фронта.Обращаемся ли мы с землей так, как если бы ки — наш родственник — как если бы земля была одушевлена бытием — взаимностью и почтением, или как то, к чему мы можем относиться с уважением или без уважения, по нашему выбору? Язык и мировоззрение колонизатора снова вступают в схватку с мировоззрением коренных народов. Зная это, к водным защитникам в Стэндинг-Роке присоединились тысячи союзников-инородцев, которые также говорят голосом сопротивления, которые говорят от имени живого мира, от имени грамматики анимации.

К счастью, человеческая история отмечена постоянно растущим признанием личности, с тех времен, когда аборигены не считались людьми, когда рабы считались тремя пятыми человека, и когда женщина стоила меньше мужчины. .Язык, личность и политика всегда были связаны с правами человека. Будет ли у нас мудрость снова расширить круг? Именование — это начало справедливости.

Во всем мире идеи справедливости для природы возникают в политической и правовой сферах. В Новой Зеландии, когда река Уонгануи оказалась под угрозой, руководство коренных народов маори заручилось защитой священных вод, объявив реку юридическим «лицом» с правами на собственное благополучие. Конституции Эквадора и Боливии, возглавляемых коренными народами, закрепляют права матери-природы.Швейцарцы внесли поправки в свою конституцию, чтобы определить животных как существ, а не объектов. Только в прошлом году нация Хо-Чанк в Висконсине внесла поправки в свою племенную конституцию, признав, что «экосистемы и естественные сообщества на территории Хо-Чанк обладают неотъемлемым, фундаментальным и неотъемлемым правом на существование и процветание». Эта правовая структура позволит племени защитить свои родные земли от добычи песка для гидроразрыва и добычи ископаемого топлива, потому что земля будет иметь юридический статус как лицо.Поддерживаемое революционными инициативами Общественного фонда правовой защиты окружающей среды, растущее движение за права природы берет свое начало из корней одушевлённости, из личности всех существ. Для этого нам понадобится новое местоимение.

5 типов анимации — Руководство для начинающих

Типы покадровой анимации:

Глина

Глина представляет собой аналогичную технику. В нем используются податливые символы, хотя обычно они сделаны из вещества, называемого пластилином, а не из глины.

Куклы

Некоторые аниматоры используют обычные марионетки вместо глиняных, обычно также построенных с помощью какой-то скелетной оснастки. Лица персонажей можно заменять в зависимости от выражения или управлять ими в риге.

Фигурки героев

/ Lego

Некоторые используют фигурки или персонажи Lego для анимации. Этот жанр очень популярен на YouTube , многие каналы посвящены созданию забавных сценок с персонажами Lego. Робот Цыпленок — отличный тому пример.Они используют известных фигурок, чтобы высмеивать поп-культуру.

вырез

Другой вариант покадровой анимации — это вырезанная из бумаги анимация . В этом стиле персонажи строятся из бумажных фигур. Их можно скрепить булавками в местах стыков, чтобы получилась фигура, или части можно поставить на место, чтобы их можно было менять местами. Затем их перемещают и фотографируют кадр за кадром, как марионетку с покадровой анимацией. Так изначально был анимирован South Park .

Силуэт

Подобно анимации с вырезом, в анимации силуэта используется картон или какой-то плоский материал, но все объекты черные, а кадр изображен только с силуэтами. Это одна из старейших форм покадровой анимации, которая сегодня используется редко.

пикселей

Пикселизация — это форма покадровой анимации, в которой для создания нереальных видеороликов используются реальные люди и реальная среда. В нем используется метод покадровой съемки, при котором делается неподвижный снимок, перемещаются объекты, а затем делается еще один снимок, но объект съемки обычно — реальные люди, а не марионетки.

Все эти типы остановки движения имеют одну важную характеристику:

Все они должны сниматься в прямом направлении, то есть начинать с первого кадра и снимать каждый кадр один за другим до конца сцены.

Если в одном кадре допущена ошибка, очень сложно исправить ее, не начав все заново. Вы не можете просто перерисовать этот кадр, как в 2D-анимации. Это делает этот тип анимации особенно интенсивным и требует большого терпения .

История

Stop-Motion анимация очень часто использовалась в качестве специальных эффектов до появления CGI-анимации, и как таковая имеет очень долгую историю как в анимационной, так и в киноиндустрии, начиная с «Цирка Шалтая-Болтая» (1887, Блэктон). Одной из первых глиняных анимаций была «Экстраординарная модель» (1912), а первой женщиной-аниматором была художница по покадровой анимации по имени Хелена Смит Дейтон, которая в 1917 году сделала глиняный анимационный короткометражный фильм по мотивам «Ромео и Джульетты».

Еще одна техника, появившаяся в 80-х, — это Go Motion.Этот метод включал программирование компьютера для перемещения моделей для аниматоров перед съемкой каждого кадра. Его использовали при создании визуальных эффектов для Робокопа (1987, Верховен) и Империи наносит ответный удар (1980, Кершнер). Это было намного сложнее, чем делать вручную, но в результате получилась более реалистичная анимация.

Stop-motion установил стандарты визуальных эффектов с такими мастерами, как Рэй Харрихаузен, создавший анимации для Джейсона и аргонавтов (1963, Чаффи) и Битва титанов (1981, Дэвис), или Ник Парк, создавший франшизу Уоллеса и Громита. .Однако покадровая съемка не всегда предназначалась для короткометражек и визуальных эффектов. Было снято много полнометражных анимационных фильмов с покадровой анимацией, в первую очередь «Кошмар перед Рождеством» (1993, Селик) и Уоллес и Громит: Проклятие кролика-оборотня (2005, Парк). анимация работает? Анимация работает с использованием оптической иллюзии. Представляя последовательность неподвижных изображений достаточно быстро, зритель интерпретирует их как непрерывное движущееся изображение.Это тот же принцип, который позволяет снимать живые боевики и проецировать фильмы. Теоретики кино часто называют эту иллюзию движения постоянством зрения. Постоянство зрения работает, потому что человеческий глаз и мозг могут обрабатывать только 10–12 отдельных изображений в секунду, сохраняя изображение до пятнадцатой секунды. Если последующее изображение заменит его в этот период времени, это создаст иллюзию непрерывности. Использование методов анимации для создания движущихся изображений предшествовало обычному кино.Такие устройства, как фенакистоскоп (диск, изображенный выше) и зоотроп, использовали основные принципы анимации для развлечения в 19 веке.
_{Зоотроп} Последовательность изображений, напечатанных на вращающемся барабане или диске, создает иллюзию непрерывного движения при просмотре через прорезь в барабане или на вторичном движущемся диске. Прорезь действует как шторка, на мгновение останавливающая изображение. Традиционный кинопроектор работает с той же иллюзией, фактически останавливая кадры фильма.Понимание постоянства зрения помогает аниматорам создавать плавные и реалистичные анимации наиболее эффективным способом, показывая зрителю ровно столько кадров, чтобы создать ощущение движения. В анимации движущиеся персонажи часто снимаются «по двое», что означает, что одно изображение отображается на каждые два кадра фильма, всего 12 рисунков в секунду. Хотя это только предел нашего «постоянного видения», обычно этого достаточно для создания плавной и реалистичной анимации. Однако, когда от персонажа требуется выполнить быстрое движение, обычно необходимо вернуться к анимации «по одному».Чередование этих двух методов позволяет обмануть глаз без ненужных производственных затрат. Более дешевые мультфильмы часто работают по «тройкам» или даже «четверкам», то есть по три-четыре кадра на рисунок. Это означает всего 8 или 6 рисунков в секунду.

Природа организации анимации в вентральной височной коре человека

Существенные изменения:
Рецензенты предлагают дальнейший анализ и цифры, чтобы прояснить, как структурировано представление визуальной категоризации и агентства.Основан ли континуум анимации и на визуальных характеристиках, и на агентных свойствах, или существует два континуума анимации или градиент, отражающий переход от представления визуальной информации, лежащей в основе, и представления об агентстве? Должен ли термин «континуум анимации» относиться к совокупности визуальных характеристик и действия, или его следует зарезервировать для семантического содержания?

Спасибо, что подняли эти интригующие вопросы. В терминах терминологии мы используем «континуум анимации» для обозначения континуума, наблюдаемого в репрезентативных расстояниях от границы принятия решения классификатора «живое-неодушевленное» в VTC.Как мы (и другие до нас) показываем, не все животные одинаково одушевлены при рассмотрении оценок решения SVM — некоторые животные (например, млекопитающие и люди) очень одушевлены, а другие (например, насекомые и рептилии) одушевлены слабо. Как мы отмечаем во введении к статье, этот континуум в зрительной коре может быть объяснен различиями в диагностических характеристиках животных, агентстве или и том, и другом. Наши результаты показывают, что континуум анимации в VTC объясняется как визуальными особенностями, так и агентством.В новом анализе (рис. 5В) мы подтверждаем, что эти два фактора влияют на разные участки зрительной системы. Это согласуется с градиентом, отражающим преобразование визуальных функций в агентство. Однако это также согласуется с существованием двух отдельных континуумов, которые появляются как градиенты из-за перекрытия или усреднения между участниками. Мы добавили следующие соображения в Обсуждение: «Вывод о том, что визуальная категоризация и агентура, выраженные в разных частях VTC, совместимы с множеством сценариев.Одна из возможностей состоит в том, что VTC содержит два различных представления животных: одно представляет диагностические визуальные особенности, а другое — воспринимаемое действие. В качестве альтернативы, VTC может содержать градиент от более визуального к более концептуальному представлению анимации, при этом визуальное представление постепенно преобразуется в концептуальное представление. Требуется дополнительная работа, чтобы разграничить эти возможности ».

Одно предложение включает многомерный масштабный анализ, аналогичный анализу и рисункам Коннолли и др.(2016). В исходной статье авторы показали градиенты изменений в репрезентативной геометрии, которые (а) распутывают представление таксономии животных по сравнению с визуальным внешним видом в VTC и (б) отделяют хищничество от внешнего вида и таксономии вдоль STS. Подобный метод можно использовать, чтобы помочь прояснить, как именно континуум анимации в VTC отражает как визуальную категоризацию, так и агентность. Они кажутся диссоциативными, и анатомические и концептуальные аспекты этой диссоциации могут быть исследованы и объяснены более тщательно.

В ответ на эти предложения мы добавили новые анализы:

1) Рисунок 5B показывает вклады визуальной категоризации и агентности в континуум анимации вдоль задне-передней оси. Подтверждая карты прожектора, мы наблюдали четкий переход от заднего к переднему.

2) Мы добавили анализ главных компонентов в шаблоны VTC, аналогичный Connolly et al. (2016) к рисунку 4 (рисунок 4 — дополнение к рисунку 1). Этот анализ, хотя и не проверяет нашу гипотезу напрямую, визуализирует основные аспекты представлений VTC в более общем плане, а также то, как они связаны с анимацией VTC.

В том же ключе авторы задают вопрос: «Как такое, казалось бы, высокоуровневое психологическое свойство, как способность действовать, может влиять на реакции зрительной коры головного мозга?» Почему нужно считать, что VTC чисто визуальный? Это предположение несет в себе утверждение, что семантическая информация должна поступать откуда-то еще в крупномасштабной сети. Кажется вполне возможным, что ИТ-кора выполняет те же вычисления, чтобы извлечь эту критическую особенность из совокупности визуальных особенностей и изученных ассоциаций, которые могут быть вычислены в другом месте сети, и прямое и автоматическое извлечение этой информации в VTC может быть более эффективным и адаптивным. , как признают авторы позже в Обсуждении.Являются ли такие вычисления «визуальными» или VTC следует характеризовать как нечто большее, чем «визуальное»? Авторы цитируют многочисленные статьи, которые показывают влияние невизуальной информации на представление в VTC, и здесь может помочь более четкое включение этих фактов в их рассуждения. Между прочим, обсуждение невизуальной активации VTC должно включать статью Fairhall et al. (2017), которые показывают репрезентацию в VTC агентных свойств, передаваемых голосами врожденно слепых.

Мы согласны с тем, что VTC сам по себе не является исключительно визуальным.Теперь мы добавили эту возможность в процитированный абзац, который теперь также включает ссылку на Fairhall et al. статья: «Одна из возможностей состоит в том, что передние части зрительной коры не являются исключительно визуальными и представляют агентство более абстрактно, независимо от входной модальности (Fairhall et al., 2017; van den Hurk et al., 2017). В качестве альтернативы, агентство могло бы модулировать ответы в зрительной коре головного мозга посредством обратной связи с нижележащими регионами, участвующими в социальном познании ».

Что касается использования CNN в качестве меры визуальной категоризации, авторы пишут: «Поскольку эта мера была основана на прямом преобразовании изображений, мы обозначаем эту меру категоризуемости изображений.»Это утверждение может быть не совсем точным. При обучении CNN используются миллионы семантически помеченных изображений, а это означает, что семантика включена в разработку пространств функций, которые обеспечивают инвариантные к виду, инвариантные к освещению и, что наиболее важно, инвариантные к образцам маркировки. Таким образом, характеризуя эту CNN как исключительно прямую связь, упускается тот факт, что она обучается с помощью семантических меток и производит семантические метки. Эту серую область между «визуальной категоризацией» и семантической классификацией необходимо прояснить.В настоящей рукописи делается попытка провести бинарное различие между визуальной категоризацией и семантическим суждением об агентстве, хотя на самом деле это сложнее, поскольку и CNN, и поведенческие критерии для визуальной категоризации могут зависеть от семантики — CNN в том, как она обучается и поведенческая задача с точки зрения роли, которую автоматическая активация семантических функций и категорий может влиять на время отклика.

Мы согласны с тем, что вполне вероятно, что есть семантические влияния на наши визуальные измерения, хотя бы потому, что CNN была обучена с семантически помеченными изображениями.Мы изменили упомянутое утверждение на: «Поскольку эта мера была основана на прямом преобразовании изображений, которое не было проинформировано предполагаемыми агентными свойствами объектов (такими как вдумчивость), мы обозначаем эту меру категоризуемости изображений». Важно отметить, что в нашей работе нас интересует определенная часть семантической информации — агентство. VGG-16 обучен классификации изображений, но не имеет никакой информации об агентстве объектов на изображениях.

Поведенческая задача может также показать некоторое влияние семантической информации.Теперь мы упоминаем об этом в тексте: «Нейронные репрезентации, на которые опирается время реакции в этой задаче, полностью не известны и могут отражать информацию о предполагаемом действии объектов. Таким образом, учет вклада перцепционной категоризуемости в последующий анализ обеспечивает консервативную оценку независимого вклада агентства в нейронные репрезентации в VTC ».

Рецензенты предлагают переработать раздел «Материалы и методы», поскольку им было трудно расшифровать, что именно было сделано в эксперименте и при анализе данных.Ниже приведен список разъяснений или запросов на недостающую информацию.
Также требуются разъяснения относительно методов использования CNN:
1) Пожалуйста, подтвердите / поясните, что сеть не была специально настроена для категоризации животных / не животных. SVM обучается для категоризации животных и не животных на основе функций, извлеченных из предварительно обученной CNN.

Да, мы обучили SVM поверх функций предварительно обученной CNN. Об этом упоминается следующим образом: «CNN была взята из пакета MatConvNet (Vedaldi and Lenc, 2015) и была предварительно обучена на изображениях из задачи классификации ImageNet ILSVRC (Русаковский и др., 2015). Активации были извлечены из последнего полностью подключенного слоя до операции softmax для 960 цветных изображений, полученных от Kiani et al. (2007), из которых 480 содержат части животных или животных, а остальные содержат неодушевленные предметы или их части ».

2) В более общем плане, при использовании CNN для получения оценки визуальной категоризуемости для изображения выбор последнего слоя в качестве «представления объекта» является несколько странным, поскольку единицы уже являются выборочными по категориям, а ответы по единицам категорий имеют тенденцию быть очень редкими.Для такого рода задач трансферного обучения люди обычно рассматривают уровни ниже. Предыдущая работа (см. Eberhardt et al., 2016) показала, что лучшая корреляция между результатами по слоям и решениями человека для быстрой категоризации животных / не животных была на самом деле в более высоких сверточных слоях. Пожалуйста, прокомментируйте.

Мы решили сосредоточиться на FC8, основываясь на нашей предыдущей (неопубликованной) работе, в которой мы наблюдали, что нейронные репрезентации в VTC так же сильно, как и любой другой слой, коррелировали с нейронными репрезентациями в FC8 VGG-16, и что животные / не- результаты классификации животных были одними из самых высоких в FC8.

Следуя предложению рецензента и мотивированных Эберхардтом и др., Мы снова провели основной анализ, используя функции C5-2 для вычисления возможности категоризации изображений. Результаты представлены на рисунке 4 — приложение к рисунку 3. Как показано на рисунке, результаты были очень похожими, когда классифицируемость изображений (IC) основывалась на характеристиках C5-2, а не FC8. В частности, независимый вклад визуальной категоризации и агентности в анимацию VTC оставался значительным, а корреляция между объединенной моделью и анимацией VTC находилась на уровне потолка шума анимации VTC.

Теперь мы также представляем корреляции между оценками категоризируемости изображений по всем слоям на рисунке 1 — приложение к рисунку 1. Это показывает, что категоризация изображений в полносвязных слоях (FC6-FC8) очень схожа. Все результаты, описанные в документе, устойчивы к изменению выбора слоев среди полностью связанных слоев.

3) В заявлении: «Точность обучения была определена количественно с использованием 6-кратной перекрестной проверки. Точность обучения составила 92.2% «. Вероятно, авторы имели в виду» среднюю точность теста или проверки «, верно (т.е. путем обучения с использованием 5 кратных измерений и тестирования на оставшемся одном и усреднения по 6 этапам)? Пожалуйста, подтвердите.

Да. Мы изменили утверждение на: «Средняя точность перекрестной проверки составила 92,2%».

4) Возможность категоризации изображения объекта была определена как расстояние до представления этого объекта от границы принятия решения обученного классификатора. Пожалуйста, подтвердите, что это расстояние, когда изображение используется в качестве теста.

Да. Чтобы уточнить, мы добавили это предложение в соответствующий раздел «Материалы и методы»: «Стимулы, используемые в последующих задачах, поведенческих и фМРТ, не встречались в этом обучающем наборе из 960 изображений».

5) Существует методологическая разница в способах получения оценок категоризуемости для CNN и людей. Почему? Было бы лучше использовать метод перекрестной проверки для обоих, но очевидно, что существуют ограничения на то, как могут быть получены перцепционные показатели.Почему бы тогда не использовать тот же метод для CNN, что и для человеческого эксперимента с категоризацией?

В принципе, метод, используемый для извлечения оценок категоризуемости изображений из CNN, является наиболее простым. Как отметил рецензент, этот метод нельзя использовать для извлечения баллов перцепционной категоризуемости. При вычислении перцепционной категоризуемости мы получили меру визуального сходства между двумя заданными изображениями. Существует множество показателей, которые можно использовать для получения такой меры визуального сходства между представлениями двух изображений из CNN (например,грамм. Корреляция Пирсона, Евклидово расстояние, Расстояние Изокарты). Какая из таких метрик подходит — вопрос нетривиальный. Вместо того, чтобы выбирать произвольную метрику, мы решили придерживаться наиболее простого подхода к CNN. Следует отметить, что имидж и перцептивная категоризуемость коррелировали довольно сильно, несмотря на различия в методологии этих мер.

Разъяснения относительно экспериментов на людях
1) Какой классификатор использовался для декодирования анимации?

Для декодирования анимации использовалось

SVM, и теперь это указано в подразделе «Получение континуума анимации из данных fMRI».

2) Что такое «континуум анимации»? Это нерешенное значение решения классификатора, которое было обучено при запуске локализатора?

Да, на что указывает «Степень анимации объекта определяется расстоянием его представления от границы решения классификатора». в подразделе «Получение континуума анимации из данных фМРТ».

3) Авторы ввели две отдельные меры категоризации, которые оказались коррелированными.Как эти две отдельные меры категоризируемости взаимодействуют с анимацией?

Мы добавили две новые фигуры (рисунок 4 — дополнение к рисунку 2; рисунок 5 — приложение к рисунку 1), чтобы показать отдельные вклады визуальной и перцептивной категоризуемости в анимацию после регрессии агентства.

4) Линейная связь между анимацией, агентностью и категоризацией может быть исследована исключительно на основе поведенческих данных. Какой научный вклад мы получили на основе данных фМРТ? Нет никаких сомнений в том, что она есть, но мы хотели бы, чтобы она работала лучше.

Наше исследование было направлено на улучшение нашего понимания принципов организации вентральной височной коры головного мозга человека. Без данных фМРТ у нас не было бы доступа к континууму анимации в VTC. Поведенческие эксперименты могут быть использованы для получения оценок того, насколько объект одушевлен для человека и как визуальные или концептуальные особенности способствуют этому, но не могут сказать нам, как эти оценки связаны с континуумом анимации в VTC.

5) Нет заявления об информированном согласии на психофизические эксперименты.

Мы добавили заявления об информированном согласии для каждого упомянутого эксперимента.

6) Используемые изображения различаются в разных экспериментах: иногда изображения в оттенках серого, иногда цветные, а иногда — неопределенные. Пожалуйста, прокомментируйте.

Теперь мы упоминаем, были ли изображения цветными или полутоновыми в описании методов каждого эксперимента.

7) Подраздел о «Сравнение визуальной категоризации с непрерывностью анимации» сбивает с толку.Как написано, статистический анализ проверяет, является ли корреляция модели с оценкой анимации ниже, чем корреляция человека с человеком. Если соответствующее значение p <0,05, как указано, то модель действительно ниже, чем шумовой потолок, а не шумовой потолок? Просьба уточнить. По крайней мере, формулировка должна быть такой, чтобы исключить любой источник двусмысленности в отношении нулевой гипотезы и т. Д.

Мы скорректировали формулировку: «Чтобы оценить, объясняет ли модель или комбинация моделей все различия в континууме анимации между участниками, для каждого участника мы проверяли, была ли корреляция между моделью или континуумом анимации, предсказываемой комбинированной моделью ( как указано выше), и среднее значение континуума анимации других участников было ниже, чем корреляция между континуумом анимации участника и средним значением континуума анимации других участников.На уровне группы, если этот односторонний тест (см. «Используемые статистические тесты») не был значимым ( p > 0,05), мы пришли к выводу, что корреляция между моделью или комбинацией моделей достигает потолка шума континуума анимации. и, таким образом, объяснил все различия в континууме анимации у участников ».

8) Говорят, что «классификаторы анимации были обучены на ЖИРНЫХ изображениях, полученных из одушевленных и неодушевленных блоков эксперимента с локализатором, и протестированы на ЖИРНЫХ изображениях, полученных в основном эксперименте.«Как тогда получить p-значение значимости для вышеуказанной случайной классификации для каждой сферы, как указано в подразделе« Детали прожектора »?

Раздел «Подробная информация о прожекторах» был обновлен с целью дальнейшего пояснения методов. P-значение, упомянутое в вопросе, вычисляется в тесте классификации выше шансов для каждой сферы среди участников .

https://doi.