'ਡੇਡ੍ਰੀਇੰਗ ਨੈਟਵਰਕ' ਸਾਨੂੰ ਆਟੋਪਿਲੋਟ ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਮੂਲ ਮੋਡ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਾਕੀ ਦੇ ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੈ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਹਰ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਬਾਰੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੋਚਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟੈਕਸ ਲਗਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਭਟਕਦੇ ਅਤੇ ਰੁਟੀਨ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਾਨੂੰ ਰੋਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡ੍ਰਾਈਵ ਕਰਨਾ, ਸ਼ਾਸ਼ ਲੈਂਦੇ ਜਾਂ ਪੌਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਣੀ ਦੇਣਾ. ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਦਿਮਾਗ ਦਾ ਇੱਕੋ ਹਿੱਸਾ ਦਿਹਾੜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਮੈਮੋਰੀ ਆਧਾਰਿਤ ਆਟੋਪਿਲੌਟ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ (DMN).

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਵੀਂ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੀ ਐਮ ਐੱਨ ਆਟੋਪਿਲੌਟ ਮੋਡ ਵਿਚ ਅਟੁੱਟ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਮੂਲ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ

ਡੀਐਮਐਨ, ਜਾਂ "ਦਿਨ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੈਟਵਰਕ", ਕਾਂਟੇਕਸ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ, ਆਪਸੀ ਜੁੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੌਰਟਲ, ਪੈਰੀਟਲ ਅਤੇ ਟੈਂਪੋਰਲ ਲੋਬਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਕਾਰਟੀਕਸ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਾਹਰੀ ਪਰਤ ਹੈ .

ਵਧੇਰੇ ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਡੀਐਮਐਨ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਬ-ਵੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ:

  1. ਵੇਟਰਲ ਮੀਡੀਆ ਪ੍ਰਿ੍ਰਂਟਲ ਕਾਰਟੇਕਸ
  2. ਡੋਰੀਸਲ ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਿ੍ਰਂਟਲ ਕਾਰਟੇਕਸ
  3. ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਨਾਲ ਛਿੱਟੇ ਵਾਲਾ ਸੰਵੇਦਨਾ ਅਤੇ ਨਾਲ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਪਲੈਥੀਲ ਪਰੋਰਟੈਕਸ (ਭਾਵ ਬ੍ਰੌਡਮਾਨ ਖੇਤਰ 39)

ਐਨਟੋਰਹੈਨਲ ਕਾਰਟੇਕਸ ਨੂੰ ਡੀਐਮਐੱਨ ਨਾਲ ਵੀ ਜੋੜ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਿ੍ਰਫਲਾਂ ਦੀ ਛਾਤੀ ਦਾ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਮੂਹਰੇ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੋਚ, ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੀਐਮਐੱਨ ਦੀ ਖੋਜ ਸੰਮਿਲਿਤ ਸੀ. 1997 ਵਿੱਚ, ਪੋਜ਼ੀਟਰੌਨ-ਐਮੀਸ਼ਨ ਟੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਦਿਮਾਗ-ਇਮੇਜਿੰਗ ਅਧਿਐਨ, ਸ਼ੁਲਮੈਨ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਇੱਕ ਅਰਾਮਦਾਇਕ ਰਾਜ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਨਸਲ ਦੇ ਉੱਪਰ ਖੂਨ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਵਾਂ, ਗ਼ੈਰ-ਸਵੈ-ਤਰਤੀਬ ਅਨੁਸਾਰ, ਟੀਚਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕੰਮ

ਨੋਟ ਦੇ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਖੂਨ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਘਟੀਆ ਕਿਰਿਆ.

2001 ਵਿਚ, ਰਾਏਚਲੇ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿਚ ਅਗਲਾ ਅਹਿਮ ਕਦਮ ਚੁੱਕਿਆ ਕਿ ਇਹ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਘਟੀਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ... ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਅਰਾਮਦਾਇਕ ਰਾਜ ਵਿਚ ਸਰਗਰਮ ਨਹੀਂ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਅਨਿਯਮਤ ਵਿਚਾਰ ਸਨ.

"ਦਿ ਬ੍ਰੇਨਜ਼ ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ" ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲੇ ਇੱਕ 2015 ਰਿਵਿਊ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਰਾਇਚਲੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਲਿਖਦਾ ਹੈ:

ਅਸੀਂ ਸਟੇਟਰੀ ਖੂਨ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਆਕਸੀਜਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ positron ਐਮਸ਼ਨ ਟੋਮੋੋਗ੍ਰਾਫੀ (ਪੀ.ਈ.ਟੀ.) ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਸਰਗਰਮ ਹੋਣ ਦੇ ਲਈ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਪਾਚਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਕਾਰਜ ਖੇਤਰ ਦੌਰਾਨ ਲਗਾਤਾਰ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਰਾਮਯੋਗ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਸਾਡਾ ਲੇਖ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ ਸੀ, 'ਬ੍ਰੇਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਮੂਲ ਵਿਧੀ.' ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੇ ਧਿਆਨ ਦੀ ਮੰਗ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਦੇਖਿਆ, ਟੀਚਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕੰਮ ਆਰਾਮਯੋਗ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਨਹੀਂ ਹੋਏ ਸਨ, ਬਲਕਿ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂ ਚਲ ਰਹੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਸਨ.

2015 ਤੱਕ, ਡੀਐਮਐੱਨ ਦੀ ਖੋਜ ਨੇ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਤਕਰੀਬਨ 3,000 ਕਾਗਜ਼ ਉਤਪੰਨ ਕੀਤੇ ਸਨ. ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੀਐਮਐਨ ਉਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਰਗਰਮ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਇਕੱਲੇ ਛੱਡ ਕੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਥਿਰ ਮਾਹੌਲ ਵਿਚ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਫ਼ਿਲਮ ਦੇਖਣਾ ਜਾਂ ਕਾਰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਆਟੋਮੈਟਿਕ, ਰਿਫਲਿਕਸੇ, ਸਿਖਿਅਤ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਵਾਤਾਵਰਨ ਆਰਾਮ ਦੀ ਜਾਗਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰਾਜਾਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਹਰੀ ਸੰਸਾਰ ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ. ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਬੁਝਾਰਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਾਉਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਅਤੇ ਜਾਗਰੁਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ - ਡੀਐਮਐੱਨ ਘੱਟ ਸਰਗਰਮ ਹੈ

ਡੀ.ਐਮ.ਐੱਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ. ਡੀਐਮਐਨ ਐਪੀਸੋਡਿਕ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਡੀਐਮਐਨ ਵੀ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ, ਬੀਤੇ ਬਾਰੇ ਚੇਤੰਨਤਾ ਅਤੇ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਰਾਏਚਲੇ ਦੇ ਮੁਤਾਬਕ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿਚ, ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਡੀ ਐਮ ਐਨ "ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (VMPC), ਸਵੈ-ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਮਾਨਸਿਕ ਗਤੀਵਿਧੀ (ਡੀ ਐੱਮ ਪੀ ਸੀ), ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਤਜਰਬਿਆਂ ਦੀ ਯਾਦ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਤਤਵੋਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ."

ਹਿਊਮਨ ਬਰੇਨ ਮੈਪਿੰਗ , ਉਦਇਨ ਅਤੇ ਸਹਿ ਲੇਖਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ 2009 ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਡੀ.ਐਮ.ਐਨ. ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆ ਹੈ: "ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਿਧਾਂਤ ਅਜਿਹੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਿ ਡਿਫਾਲਟ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ ਤੌਰ ਤੇ ਅਲੱਗ ਉਪਭਾਗ ਜਾਂ ਸਬਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ. "

ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਧਿਆਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਡੀ.ਐਮ.ਐਨ. ਇਹ ਲੱਭਤ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਧਿਆਨ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦਿਮਾਗ ਘੁੰਮਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਤਰਕਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਧਿਆਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਤੁਰੰਤ ਅਨੁਭਵ ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭੁਲੇਖੇ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਡੀਐਮਐੱਨ ਅਤੇ ਆਟੋਪਿਲੋਟ

ਡੀਐਮਐਨ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਬਾਹਰੀ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਕਿਉਂਕਿ ਸਟੇਟਿੰਗ ਸਟੇਟ ਦੌਰਾਨ ਡੀਐਮਐੱਨ ਦੀ ਪਹਿਚਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦ ਹੈ ਕਿ ਡੀਐਮਐਨ ਦਿਨ ਦੇ ਚੱਕਰ, ਮਨ ਨੂੰ ਭਟਕਣ, ਅਤੇ ਸੁਭਾਵਕ ਵਿਚਾਰ ਲਈ ਸਿਰਫ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ. ਸਵੈ-ਸੰਕਲਿਤ ਗਿਆਨ ਅਕਸਰ ਅਤੀਤ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੀਐਮਐੱਨ ਦੀ ਅਨੁਭਵੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚੇਨਤਾ ਵਿਚ ਡੀਐਮਐੱਨ ਨੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ ਹੈ.

ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ "ਡਿਫਾਲਟ ਮੋਡ ਯੋਗਦਾਨ", ਸਿਰਲੇਖ ਇੱਕ 2017 ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ "ਵਤਨਵੇਵਰ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਡੀਐਮਐੱਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ-ਅਧਾਰਤ ਆਟੋਪਿਲੋਟ ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਲੇਖਕ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਵ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ.

ਵਤਨਵੈਵਰ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਰਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਇਰ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਾਡੇ ਉਮੀਦਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬੇਨਿਯਮੀ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹਾਂ. ਇਹ ਉਮੀਦਾਂ ਫਿਰ ਸਾਡੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ.

ਦਰਅਸਲ, ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਤੀਵਿਧੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਡੀ ਐਮ ਐੱਨ ਦੀ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਊਰਜਾ ਸਪਲਾਈ ਦੇ ਕਾਫ਼ੀ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਦੁਨੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਕ ਸਾਂਝੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਦਿਮਾਗ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡੀਐਮਐੱਨ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਾਕੀ ਦੀ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਵਿਆਪਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਵਰਕਸਪੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ. ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਮੈਮੋਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ. ਡੀਐਮਐੱਨ ਦੀ ਇਹ ਇਕਸਾਰਤਾਪੂਰਵਕ ਸਮਰੱਥਾ ਚੇਤਨਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਪੱਧਰ ਪਹਿਲਾਂ ਡੀਐਮਐੱਨ ਅਖੰਡਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ.

ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੀ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ 28 ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਐਮ.ਆਰ.ਆਈ. ਸਕੈਨਰ ਵਿੱਚ ਝੂਠ ਬੋਲਣ ਦੌਰਾਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਭਰਤੀ ਕੀਤੇ. ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਚਾਰ ਕਾਰਡ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਚਾਰ ਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਾਰਡ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ. ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਾਰਡ ਕਿਸੇ ਰੰਗ, ਸ਼ਕਲ, ਜਾਂ ਨੰਬਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ. ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਐਮ ਆਰ ਆਈ ਸਕੈਨਰ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਆਕਸੀਜਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਲਈ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ.

ਇਸ ਕਾਰਜ ਵਿਚ ਦੋ ਪੜਾਅ ਸਨ. ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈਸੇਵਕ ਮੁਕੱਦਮੇ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਰਾਜ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਸਨ. ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ ਉਹ ਅਰਜ਼ੀ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਲੰਟੀਅਰਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਨਿਯਮ ਛਾਪਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਹੁਣ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ.

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਡੋਰੀਸਲ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰਗਰਮ ਸੀ. ਡੋਰਾਸਲ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਵਾਲਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਜਦੋਂ ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਤਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਡੀਐਮਐਨ ਵਧੇਰੇ ਸਰਗਰਮ ਸੀ.

ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ, ਡੀਐਮਐਨ ਅਤੇ ਐਚਪੀਕੋਪੂਸ ਵਰਗੇ ਮੈਮੋਰੀ ਜਿਵੇਂ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿਚ ਦਿਮਾਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਇਸ ਕੰਮ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿਚ ਸਮਰੱਥ ਸਨ. ਇਸ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ, ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਡੁਬੋ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਮ ਪ੍ਰਤੀ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ.

ਇਹ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੀ ਐਮ ਐੱਨ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿਚ ਇਕ ਸਰਗਰਮ ਢਾਂਚਾ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਸਥਾਪਿਤ ਪ੍ਰਸੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਿੱਘੇ ਰਾਜਾਂ ਜਾਂ ਰੁਟੀਨ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਡੀਐਮਐੱਨ ਮੈਮੋਰੀ ਆਧਾਰਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਨੂੰ ਆਟੋਪਿਲੋਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਡੀ.ਐਮ.ਐਨ. ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਕਿਸੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਆਟੋਪਿਲੌਟ "ਮੈਨੂਅਲ" ਮੋਡ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੀ.ਐਮ.ਐੱਨ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇਹ ਢਾਂਚਾ "ਨਾ ਸਿਰਫ ਸਥਿਰ 'ਆਰਾਮ' ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੀ.ਐਮ.ਐਨ. ਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ, ਸਗੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਮੇਲ-ਜੋਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ, ਸੰਜਮ, ਅਤੇ ਸਟੀਰੀਓਟਾਇਪਿੰਗ), ਇੱਕ ਚੇਤੰਨ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ, ਸਵੈ-ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਡੋਮੇਨ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਸਿੱਧੀਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਥਾਈ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. "

ਪ੍ਰਭਾਵ

ਡੀਐਮਐੱਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਾਂਗ ਹੀ, ਵੈਟਨਸੇਵਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੀਐਮਐੱਨ ਖੋਜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿਆਪਕ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਨਸਿਕ ਦਿਮਾਗੀ ਸੱਟ ਵਰਗੇ ਹਾਲਾਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਮਾਨਸਿਕ ਬਿਮਾਰ ਨੂੰ ਸੱਟ ਲਗਣ ਨਾਲ, ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਅਸ਼ਲੀਲਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਸੋਸ਼ਲ ਪੁਨਰ-ਗਠਨ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਲੱਭਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਮਾਨਸਿਕ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚ ਨਸ਼ਾਖੋਰੀ , ਨਿਰਾਸ਼ਾ , ਅਤੇ ਘਿਣਾਉਣੀ-ਜਬਰਦਸਤ ਵਿਗਾੜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ . ਅਖ਼ੀਰ ਵਿਚ, ਇਹ ਖੋਜ ਦਿਮਾਗ 'ਤੇ ਐਨਾਸਥੀਟਿਕ ਡਰੱਗਜ਼ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਸਿੱਟਾ

ਲਗਭਗ 20 ਵਰ੍ਹੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੀਐਮਐਨ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇਕ ਵਰਦਾਨ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਜੋ ਸੋਚਦੇ ਹਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਹਰ ਬੀਤਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਹੁਪੱਖੀ ਨੈਟਵਰਕ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਚੇਤਨਾ ਵਿੱਚ ਅਟੁੱਟ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਮੈਮਰੀ ਆਧਾਰਿਤ ਆਟੋਪਿਲੋਟ ਵਿਚ ਆਪਣੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਰਿਸਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰਿਸਰਚ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੀ.ਐਮ.ਐੱਨ ਇਕ ਇਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੀਐਮਐੱਨ ਸਿਰਫ ਬੈਕਗਰਾਊਂਡ ਰੌਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਨਦੀ ਹੈ.

ਫਾਈਨਲ ਨੋਟ 'ਤੇ, ਡੀਐਮਐਨ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਜਰਬੇ' ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਕਾਲਡ ਅਤੇ ਮਾਰਗਲੀਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਲੇਖ ਤੇ "ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੋ" ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ.

ਡੀ.ਐਮ.ਐਨ. ਨੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੰਤੂ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਘੇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੁਣ ਤੱਕ ਹਾਸ਼ੀਏ 'ਤੇ ਹਾਸ਼ੀਏ' ਤੇ ਆਏ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਿਖਾਈ ਹੈ- ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਘੁਸਪੈਠੀਆਂ ਦੁਆਰਾ, ਸੰਕਲਪ ਅਤੇ ਵਿਧੀਗਤ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਖਿੱਚੀਆਂ. ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਬੌਧਿਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਦੇ ਗਰਮ ਖੇਤਰਾਂ ਵਜੋਂ ਉਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ. Neuropsychanalytic ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਡੀ.ਐਮ.ਐਨ. ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਆਤਮਕ ਊਰਜਾ, ਆਬਜੈਕਟ ਅਤੇ ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਵੈ ਦੀ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ.

> ਸਰੋਤ:

> ਕਾਲਾਰਡ ਐਫ, ਮਾਰਗਲੀਜ਼ ਡੀ.ਐਸ. ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਫਰੰਟ ਹਾਮ ਨੈਰੋਸਕੀ 2014; 8: 619

> ਰਾਇਚਲ ਐਮ ਐਲ ਦਿਮਾਗ ਦਾ ਡਿਫਾਲਟ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ ਅਨੂੰ ਰੇਵ ਨਯੂਰੋਸੀ 2015. 38: 433-47.

> ਅਬਦੁੱਲ ਐਲਕਯੂ, ਏਟ ਅਲ. ਡਿਫਾਲਟ ਮੋਡ ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਕੰਪੋਨੌਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ: ਸਬੰਧ, ਅਸੰਤੁਸ਼ਟਤਾ, ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ. ਹਾਮ ਬ੍ਰੇਨ ਮੈਪ 2009 ਫਰਵਰੀ; 30 (2): 625-37

> ਵਤਨਸੇਵਰ ਡੀ, ਮੈਨਨ ਡੀ ਕੇ, ਸਟਮਾਟਕੀਸ ਈ. ਏ. ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਯੋਗਦਾਨ. ਪ੍ਰਕ ਨਟਲ ਏਕਡ ਵਿਗਿਆਨ ਅਮਰੀਕਾ ਏ. 2017; pii: 201710521