A gyermek tudatelmélete és pragmatikai képességei = The child`s theory of mind and her pragmatic competence

Az intencionális hozzáállás egyik normatív elve az ún. zárás alapelve. Azt az alapvető feltevést tartalmazza, hogyha a másik személy P-t véli és P implikálja Q-t, akkor a másik személy Q-t is hiszi. Hogyan és mikor alakul ki ez az alapelv a fejlődő gyermeknél? Kutatásunkban ezekre a kérdésekre kerestünk választ. Kísérletünkben mentális predikátumokba (pl. gondol) ágyazott logikai szillogizmusokat adtunk a gyerekeknek. Eredményeink szerint a zárás normatív alapelve 6 és 7 éves kor körül alakul ki, miután a gyermek megértette a tiszta logikai konzisztenciát. Kutatásunkban a Jürgen Habermas által kidolgozott ún. ideális beszédhelyzet és a gyermek tudatelmélete közötti kapcsolatot is vizsgáltuk. Az ideális beszédhelyzetet elemeztem, amelyből a mentális állapotokhoz való privilegizált hozzáférés tulajdonításának fontosságát emeltem ki. Mikor és hogyan sajátítja el a gyermek az ideális beszédhelyzet fogalmát? A feladatban a gyerekeknek ki kell következtetniük a főhős mentális állapotát annak cselekedetéből. Ezt követően azt teszteltük, hogy vajon a gyermek ki tudja-e választani két ugyanolyan báb közül a főhőst annak egyes szám első személyű verbális önbeszámolója alapján. Úgy érveltünk, hogyha a gyermek képes volt erre, akkor az azt jelenti, hogy első személyű autoritást tulajdonít a szereplőnek. Eredményeink szerint a mentális állapotokhoz való privilegizált hozzáférés tulajdonítása hat éves kor körül alakul ki. | One of the normative principles of the intentional stance is the so-called closure principle. It contains the basic assumption that if the other person believes that P and P entailes Q then the other person believes Q as well. How and when does this principle emerge in the developing child? Our study was designed to investigate this question. In our experiment children were presented with logical syllogisms which were embedded in mental predicates (e.g. think). According to our results the closure principle emerges around 6 and 7 years of age after the child has understood pure logical consistency. In our research we also investigated the relationship of the so-called ideal speech situation developed by Habermas and the child's theory of mind. I analysed the ideal speech situation from which I picked out the importance of the ascription of privileged access to mental states. When and how does the child acquire the notion of the ideal speech situation? In our task, the child has to infer the mental states from the action of a protagonist. Then we tested whether the child could select the main character on the basis of his first person verbal report. We argued that if the child was able to do this then he attributed first person authority to the character. According to our results the ascription of privileged access to mental states emerges around the sixth years of life

Mindreading, Privileged Access and Understanding Narratives

In this paper we first offer a task analysis of the false belief test including the bidirectional relationship between mindreading and language. Following this we present our theory concerning Quinian bootstrapping of the meaning of mental state terms and relate it to the task-analytic framework. Finally we present an experiment on ascribing privileged access through minimal narratives which is intended to serve as a test of our theory

Konferencia beszámoló EUROMED 2015 Konferencia sorozat

Konferencia beszámoló EUROMED 2015 Konferencia sorozat ’Desalination for Clean Water and Energy’ Cooperation among Mediterranean Countries of Europe and the MENA Region Foro Italico, 2015. május 10-14

A tiszavirág telepeinek elhelyezkedése és szerkezete, valamint állományának nagysága a Felső-Tisza egyes szakaszain

A középszakasz jellegű folyók szakadópartjain megtelepedő élővilág természetvédelmi szempontból kiemelkedően fontos tagja az Európában jelentősebb mennyiségben már csak a Tisza vízrendszerében előforduló tiszavirág (Palingenia longicauda). Vizsgálatunk célja a Tisza 11 szakaszán található tiszavirág-telepek térbeli elhelyezkedésének felmérése volt, valamint a tiszavirág állományának lárvák alapján történő becslése volt kvantitatív, bágeres mintavétel alapján. Minden vizsgált szakaszon találtunk tiszavirágok által ásott járatokat, valamint tiszaviráglárvákat. A lárvák főleg olyan szakaszokon voltak nagy számban, melyeken a partfal nem volt kikövezve vagy átalakítva, anyaga törmelékes, puha illetve kemény agyagos, dőlésszöge pedig meredek volt, és állandó, viszonylag gyors vízáramlással rendelkezett. Összesen 6396 m tiszavirág által lakott partszakaszt találtunk, mely az egész vizsgált hossz (14 534 m) 44%-át tette ki. A nagy egyedsűrűségű „jó” telepek aránya ezen belül 11%, a „közepes” telepek aránya 28%, míg a kis egyedsűrűségű „gyenge” telepek aránya 61% volt. A lárvák denzitása a „jó” telepeken 1450–1500 egyed/m2, a „közepes” telepeken 800–820 egyed/m2, míg a gyenge telepeken 420–450 egyed/m2 volt. A 11 szakasz tiszavirág-állománya összesen 40–50 millió egyedre becsülhető, melynek természetvédelmi értékessége (eszmei értékkel számolva) minimum 77 milliárd Ft, maximum 102 milliárd Ft. A tiszavirág-állományt fenyegető hatások közül a legfontosabb a partvédelmi célú kövezés, mivel ennek során eltűnnek azok a szakadópartok, melyeken a tiszavirág legnagyobb állományai élnek, illetve a partfal alkalmatlanná válik a tiszaviráglárvák megtelepedésére

Early prediction of acute necrotizing pancreatitis by artificial intelligence : a prospective cohort-analysis of 2387 cases

Publisher Copyright: © 2022, The Author(s).Pancreatic necrosis is a consistent prognostic factor in acute pancreatitis (AP). However, the clinical scores currently in use are either too complicated or require data that are unavailable on admission or lack sufficient predictive value. We therefore aimed to develop a tool to aid in necrosis prediction. The XGBoost machine learning algorithm processed data from 2387 patients with AP. The confidence of the model was estimated by a bootstrapping method and interpreted via the 10th and the 90th percentiles of the prediction scores. Shapley Additive exPlanations (SHAP) values were calculated to quantify the contribution of each variable provided. Finally, the model was implemented as an online application using the Streamlit Python-based framework. The XGBoost classifier provided an AUC value of 0.757. Glucose, C-reactive protein, alkaline phosphatase, gender and total white blood cell count have the most impact on prediction based on the SHAP values. The relationship between the size of the training dataset and model performance shows that prediction performance can be improved. This study combines necrosis prediction and artificial intelligence. The predictive potential of this model is comparable to the current clinical scoring systems and has several advantages over them.Peer reviewe

Health-Related Quality of Life of Youths with Type 1 Diabetes

In the routine care of diabetes, mostly the clinical parameters are controlled and little attention is paid to the quality of life assessment. A questionnaire must be culturally adapted in the country where it is intended to be used. The aim of the study was to assess health-related quality of life in youths with type 1 diabetes using the PedsQL 3.0 Diabetes Module and to evaluate the psychometric properties in patient and control subjects