Wprowadzenie
Pojęcie sieci trybu domyślnego (DMN) i teorii podwójnego procesu myślenia, tematy z różnych subdziedzin neuronauki poznawczej i psychologii, przyciągnęły znaczną uwagę i były szeroko badane w ostatniej dekadzie. Pierwsze z nich wywodzą się z eksperymentalnych dowodów na funkcjonowanie mózgu, uzyskanych, gdy osoba nie jest zaangażowana w konkretne zadanie, a ostatnie badania sugerują, że DMN odgrywa rolę w zaburzeniach psychicznych i neurologicznych (Buckner i in., 2008). Zgodnie z psychologią myślenia w teorii podwójnego procesu rozróżnia się szybkie, bezwysiłkowe procesy asocjacyjne i powolne, deliberacyjne (Kahneman, 2011). Teoria ta jest wykorzystywana zarówno teoretycznie, aby lepiej zrozumieć ludzką myśl, jak i w wielu zastosowaniach modyfikacji zachowań (Thaler i Sunstein, 2008).
W niniejszym artykule zaproponowano, aby połączenie aspektów tych dwóch tematów przyniosło wzajemne korzyści naukowcom w odpowiednich dziedzinach. Odkrycie DMN pobudziło kilka hipotez dotyczących neuronalnych podstaw jaźni i teorii umysłu. Jednak, poza kilkoma wyjątkami, hipotezy te nie mają odniesienia do aktualnych badań nad procesami myślowymi, takimi jak rozumowanie i podejmowanie decyzji. O roli DMN w organizacji i ekspresji z góry zaplanowanych, refleksyjnych zachowań charakterystycznych dla szybkiego myślenia wspomina Raichle (2015). Ponadto, związek pomiędzy szybkimi i wolnymi procesami a aktywnością obwodów neuronalnych, w tym DMN, został zaproponowany w ramach teorii Predictive And Reactive Control Systems (PARCS) (Tops i in., 2014). Ostatnio zasugerowano również udział DMN w przetwarzaniu automatycznym (Vatansever i in., 2017). Z kolei teoria podwójnego procesu myślowego jest najbardziej podzielanym wyjaśnieniem tego, jak powstają myśli, ale nie odnosi się w odpowiedni sposób do neuronalnych podstaw myślenia, choć podjęto próbę określenia związku między wyczerpaniem ego a parametrami biologicznymi (Elkins-Brown i in., 2016). Tak więc, naszym zdaniem DMN może stanowić neuronalne podłoże dla asocjacyjnej, szybkiej i bezwysiłkowej formy myślenia elucidated przez dual process theory.
The Dual Process Theory of Thought
Od najwcześniejszych dni filozoficznych dociekań nad umysłem, wielu badaczy zabawiało się ideą, że współistnieją dwa różne systemy myślenia; szybki, automatyczny, oparty na skojarzeniach i afektach sposób rozumowania oraz powolny, przemyślany, deliberatywny proces (Sloman, 1996, 2014; Epstein i Pacini, 1999; Lieberman, 2003; Stanovich, 2004; Kahneman i Frederick, 2005; Evans, 2006). Współcześnie psychologia myślenia nazywa tę ideę „dwuprocesową teorią myślenia” (Evans, 2003, 2008; Osman, 2004; Evans i Stanovich, 2013), która obejmuje wiele teorii o różnym podejściu do procesów zachodzących w myśleniu. Różnice te znajdują odzwierciedlenie w terminologii. Na przykład dwa współistniejące procesy były różnie nazywane: System 1 vs. System 2 (Stanovich, 1999, 2004; Kahneman i Frederick, 2005), intuicja vs. deliberacja (Sloman, 2014), myślenie asocjacyjne vs. myślenie oparte na regułach (Sloman, 1996) oraz szybkie vs. wolne myślenie (Kahneman, 2011). Najogólniej rzecz ujmując, szybkie myślenie jest szybkie, bezwysiłkowe, asocjacyjne i oparte na doświadczeniu, a według niektórych autorów (np. Epstein, 1994; Sloman, 2014) jest zorganizowane w pętlę pozytywnego sprzężenia zwrotnego z udziałem procesów afektywnych. Natomiast wolne myślenie wymaga wysiłku i wykorzystania zasobów poznawczych, a opiera się na symbolicznej i abstrakcyjnej manipulacji regułami.
Według Evansa (2007) istnieją dwa sposoby, w jakie te dwa procesy mogą na siebie oddziaływać. Modele równoległe (Denes-Raj i Epstein, 1994; Sloman, 1996) sugerują, że szybkie i wolne myślenie zachodzi jednocześnie (a zatem istnieje ciągłe monitorowanie i poczucie konfliktu). Z kolei modele Default-Interventionist (DI) (De Neys i Glumicic, 2008; Evans i Stanovich, 2013) twierdzą, że szybkie myślenie generuje intuicyjne reakcje domyślne, w które późniejsze przetwarzanie wolnego myślenia może, ale nie musi seryjnie interweniować (pod warunkiem, że dostępne są odpowiednie zasoby). Jednak ostatnie i głębsze analizy założeń tych dwóch modeli podtrzymują „hybrydowy model dwuetapowy” (De Neys i Glumicic, 2008; Thompson, 2013; Newell i in., 2015), w którym „płytki proces analitycznego monitorowania” jest zawsze aktywny w celu wykrycia potencjalnych konfliktów między dwoma systemami, a „opcjonalny etap głębszego przetwarzania” jest aktywowany, gdy zostanie wykryty rzeczywisty konflikt między szybkim i wolnym myśleniem. Sloman (2014) zwraca uwagę, że rozróżnienie między tymi dwoma systemami nie może być wyjaśnione jako prosta rozbieżność między procesami świadomymi i nieświadomymi, lub między procesami racjonalnymi i irracjonalnymi. Rzeczywiście, jest możliwe poprzez introspekcję, aby być świadomym którejkolwiek z form myślenia. Różnica polega na tym, że można mieć świadomą świadomość różnych etapów przetwarzania danych w myśleniu powolnym, ale tylko wyników procesu rozumowania w myśleniu szybkim. Ponadto, każda z modalności myślenia może prowadzić do wyciągania racjonalnych lub irracjonalnych wniosków. W szczególności, przy szybkim myśleniu mogą być formułowane zaawansowane wnioski rozumowania przyczynowego, oparte na zasadach normatywnych (Sloman, 2014).
Szybkie myślenie obejmuje warunki „łatwości poznawczej” (Kahneman, 1973, 2011), w których jednostka ma tendencję do spontanicznego myślenia, wybierania i działania zgodnie z zasadami specyficznymi dla danej dziedziny i asocjacyjnymi w sytuacjach, które są łatwe do zrozumienia i przetworzenia. Dlatego hamowanie przez powolne myślenie jest niepotrzebne. Powolne myślenie wymaga wysiłku umysłowego mierzonego wskaźnikami biologicznymi, takimi jak rozszerzenie źrenic (Kahneman i Beatty, 1966; Kahneman, 2011). Zazwyczaj wysiłek umysłowy jest wymagany przy zadaniach wymagających uwagi. W tych warunkach jednostka podlega zjawisku zwanemu „uszczupleniem ego”:. Kiedy jest zmuszona do zrobienia czegoś, ma mniej zasobów poznawczych dostępnych do aktywowania wolnego myślenia, a tym samym jest mniej zdolna do wywierania samokontroli (Baumeister i in., 1998; Muraven i in., 1998). Jednak niedawna metaanaliza (Carter i in., 2015) oraz wielostanowiskowe badanie replikacyjne (Hagger i Chatzisarantis, 2016) podważyły tezę, że samokontrola zależy od ograniczeń zasobów poznawczych. Obecna debata zdaje się wspierać specyficzną dla danej dziedziny koncepcję efektu uszczuplenia ego, na którą silnie wpływają różnice indywidualne (Dang i in., 2013; Dang, 2016).
Sieć trybu domyślnego
Dwadzieścia lat temu zbieżność wielu dowodów eksperymentalnych udzieliła wsparcia założeniu, że „stan spoczynku” (tj, bazowy stan zadaniowy używany jako kontrola w badaniach funkcjonalnego rezonansu magnetycznego i pozytonowej tomografii emisyjnej) jest spontanicznie aktywny w okresach „pasywności” (Biswal i in., 1995; Biswal, 2012; Buckner, 2012; Snyder i Raichle, 2012). Idea DMN ma swoje korzenie w badaniach neuroobrazowych ujawniających indukowane zadaniem obniżenie aktywności ze stanu spoczynku w zestawie regionów mózgu, które po raz pierwszy zostały scharakteryzowane przez Shulmana i wsp. (1997) w badaniu metaanalitycznym. Obserwacje te, wraz z wynikami wskazującymi na wysoką aktywność metaboliczną w tych regionach w stanie spoczynku (Raichle i in., 2001), doprowadziły do powszechnie uznanego wprowadzenia koncepcji DMN i stanowiły pierwszy wyraźny dowód na istnienie spójnego trybu domyślnego w mózgu (Raichle i in., 2001). Późniejsze badania wykazały, że główne węzły DMN są połączone funkcjonalnie i strukturalnie (Greicius i in., 2003, 2009). Regiony mózgu zaangażowane w DMN obejmują przyśrodkową korę przedczołową, tylną korę zakrętu obręczy, dolną część płata ciemieniowego, boczną część kory skroniowej, grzbietową przyśrodkową korę przedczołową oraz formację hipokampa (Buckner i in., 2008). DMN charakteryzuje się niższym poziomem aktywności podczas poznania ukierunkowanego na cel lub gdy osoba jest zaangażowana w konkretne zadanie wymagające zewnętrznie ukierunkowanej uwagi oraz wyższym poziomem aktywności, gdy jest przytomna i zaangażowana w procesy umysłowe wymagające niskiego poziomu uwagi. Biorąc pod uwagę związek między DMN a stanami, w których myśl jest skupiona na kanałach wewnętrznych, DMN jest ogólnie uważana za neuronalną podstawę spontanicznego poznania (Buckner i in., 2008) i jest odpowiedzialna za wszystko, co dzieje się podczas myślenia z wykorzystaniem wewnętrznych reprezentacji – w tym „strumień świadomości” (śnienie i przywoływanie pamięci, szczególnie pamięci autobiograficznej) (James, 1890), przewidywanie przyszłości, monitorowanie otoczenia i myślenie o intencjach innych osób.
Poznanie spontaniczne cieszy się rosnącym zainteresowaniem, motywując badaczy do odnawiania wcześniejszych ścieżek badawczych i wprowadzania nowych metod i paradygmatów eksperymentalnych (Smallwood i Schooler, 2006). Przykładem takiego paradygmatu eksperymentalnego jest idea myśli niezależnych od bodźca (stimulus-independent thoughts – SIT), które definiowane są (Buckner i in., 2008, s. 15) jako „myśli o czymś innym niż zdarzenia pochodzące ze środowiska”, które są ukryte i nie są ukierunkowane na wykonanie danego zadania. Według Bucknera i in. (2008), najpowszechniej stosowana metoda oceny SIT polega na okresowym sondowaniu przeszkolonych uczestników, czy doświadczają SIT, czy też nie. SIT są badane od lat 60-tych, choć w innej klasyfikacji (Antrobus, 1968). Zainteresowanie tym tematem jednak wzrosło, co po upowszechnieniu koncepcji DMN doprowadziło do eksploracji związków między aktywnością neuronalną a SIT-ami (McKiernan i in., 2003, 2006) oraz różnic indywidualnych (Mason i in., 2007).
Zaproponowano dwie główne hipotezy wyjaśniające funkcjonowanie DMN; hipotezę wewnętrznej mentacji oraz hipotezę sentinel (Buckner i in., 2008). Zgodnie z pierwszą z nich DMN odgrywa rolę w procesach autoreferencyjnych, tj. w wewnętrznej mentalizacji dotyczącej treści społecznych i emocjonalnych (Mitchell i in., 2006), symulacji umysłowej, rozważaniach związanych z teorią umysłu oraz podejmowaniu decyzji moralnych dotyczących osobistych dylematów moralnych (Greene i in., 2001). Natomiast hipoteza sentinel twierdzi, że DMN pomaga monitorować środowisko zewnętrzne (tj. bezpośrednie przeciwieństwo skoncentrowanej uwagi na konkretnym zadaniu), spełniając „ciągłe dostarczanie zasobów do spontanicznego, szerokiego i egzogennie napędzanego gromadzenia informacji” (Hahn i in., 2007, s. 10). Bardzo niedawno zwrócono uwagę na rolę DMN w zachowaniach automatycznych (szybki wybór odpowiedzi na określony i przewidywalny kontekst) (Vatansever i in., 2017), w przeciwieństwie do kontrolowanego podejmowania decyzji, sugerując, że DMN odgrywa rolę w trybie autopilota w funkcjonowaniu mózgu.
Dyskusja i wnioski
Kilka ostatnich prac zaczęło łączyć dwa odrębne subdziedziny naszkicowane powyżej, zarówno z perspektywy teoretycznej (Raichle, 2015), jak i empirycznej (Vatansever i in., 2017). Rzeczywiście, istnieje kilka potencjalnych podobieństw między dwuprocesową teorią myślenia a DMN, co zostało zilustrowane w niniejszej pracy. Na przykład, zgodnie z dwuprocesową teorią myślenia, szybkie myślenie odzwierciedla warunki łatwości poznawczej (Kahneman, 1973, 2011), co jest zgodne z przesłanką „spontanicznego poznania” przytaczaną w literaturze DMN. Podobnie, zasoby poznawcze dostępne do monitorowania otoczenia (hipoteza sentinel) są podobne do tych dostępnych w stanie łatwości poznawczej i są zredukowane w warunkach, w których ego jest wyczerpane (teoria podwójnego procesu). Poza tymi ogólnymi podobieństwami, ostatnie odkrycia Vatansevera i wsp. (2017) dotyczące możliwej roli DMN jako neuronalnej podstawy systemu autopilota dla ludzkiego procesu decyzyjnego odzwierciedlają proces decyzyjny oparty na szybkim myśleniu.
Teoria PARCS może odegrać rolę seminalną w integracji tych dwóch subpól, ponieważ integruje pogląd dualny podobny do tego z teorii dualnego procesu myślenia (Carver i wsp., 2008) z ramami neuronauki poznawczej (Tops et al., 2010, 2014, 2015, 2017), która już obejmuje DMN dla procesów szybkich. Co więcej, teoria PARCS jest również w stanie wyjaśnić specyficzne konteksty, w których efekt uszczuplenia ego ma miejsce w sposób zgodny z teoriami procesów dualnych (Tops, 2017). Istnieją jednak również dowody na istnienie cech niespójnych i brak korelacji między tymi dwiema teoriami – na przykład brak wyraźnego związku między pamięcią autobiograficzną (lub przewidywaniem przyszłości) a szybkim myśleniem.
Zważywszy na to, że opublikowano niewiele prac na ten temat oraz na potencjalne podobieństwa między DMN a teoriami dualnych procesów myślowych, opowiadamy się za głębszym i bardziej systematycznym zbadaniem kilku paralelizmów (i ograniczeń) między tymi dwiema koncepcjami. Funkcja DMN mogłaby być lepiej identyfikowana przy użyciu dobrze zorganizowanego korpusu dwuprocesowej teorii myślenia, podczas gdy DMN mogłaby stanowić potencjalną neuronalną podstawę do wykorzystania w teorii dwuprocesowej, tworząc w ten sposób pomost między psychologią myślenia a neuronauką.
Author Contributions
GG i FG w równym stopniu przyczynili się do wszystkich faz rozwoju manuskryptu, w tym koncepcji, przeglądu literatury i pisania.
Conflict of Interest Statement
Autorzy deklarują, że badania zostały przeprowadzone przy braku jakichkolwiek komercyjnych lub finansowych relacji, które mogłyby być interpretowane jako potencjalny konflikt interesów.
Antrobus, J. S. (1968). Teoria informacji i myślenie niezależne od bodźca. Br. J. Psychol. 59, 423-430.
Google Scholar
Baumeister, R. F., Bratslavsky, E., Muraven, M., and Tice, D. M. (1998). Wyczerpanie ego: Czy aktywne „ja” jest ograniczonym zasobem? J. Pers. Soc. Psychol., 74, 1252-1265.
PubMed Abstract | Google Scholar
Biswal, B. (2012). Resting state fMRI: osobista historia. Neuroimage 62, 938-944. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.090
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., and Hyde, J. S. (1995). Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magn. Reson. Med. 34, 537-541.
PubMed Abstract | Google Scholar
Buckner, R. L. (2012). Serendipitous discovery of the brain’s default network. Neuroimage 62, 1137-1145. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.10.035
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Buckner, R. L., Andrews-Hanna, J. R., and Schacter, D. L. (2008). The brain’s default network: anatomy, function, and relevance to disease. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1124, 1-38. doi: 10.1196/annals.1440.011
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Carter, E. C., Kofler, L. M., Forster, D. E., and McCullough, M. E. (2015). A series of meta-analytic tests of the depletion effect: self-control does not seem to rely on limited resource. J. Exp. Psychol. 144, 796-815. doi: 10.1037/xge0000083
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Carver, C. S., Johnson, S. L., and Joormann, J. (2008). Serotoninergic function, two-mode models of self-regulation, and vulnerability to depression: what depression has in common with impulsive aggression. Psychol. Bull. 134, 912-943. doi: 10.1037/a0013740
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Dang, J. (2016). Komentarz „A multi-lab pre-registered replication of the ego-depletion effect”. Front. Psychol. 7:1155. doi: 10.3389/fpsyg.2016.01155
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Dang, J., Dewitte, S., Mao, L., Xiao, S., and Shi, Y. (2013). Adaptacja do początkowego zadania samoregulacyjnego anuluje efekt wyczerpania ego. Conscious. Cogn. 22, 816-821. doi: 10.1016/j.concog.2013.05.005
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
De Neys, W., and Glumicic, T. (2008). Monitorowanie konfliktu w dwuprocesowych teoriach myślenia. Cognition 106, 1248-1299. doi: 10.1016/j.cognition.2007.06.002
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Denes-Raj, V., and Epstein, S. (1994). Konflikt pomiędzy intuicyjnym i racjonalnym przetwarzaniem: kiedy ludzie zachowują się wbrew swojemu lepszemu osądowi. J. Pers. Soc. Psychol. 66, 819-829.
PubMed Abstract | Google Scholar
Elkins-Brown, N., Berkman, E., and Inzlicht, M. (2016). „The neuroscience of „Ego Depletion”: how the brain can help us understand why self-control seems limited,” in Social Neuroscience, eds E. Harmon-Jones and M. Inzlicht (London: Routledge), 111-133.
Google Scholar
Epstein, S. (1994). Integracja poznawczej i psychodynamicznej nieświadomości. Am. Psychol. 49, 709-724.
PubMed Abstract | Google Scholar
Epstein, S., and Pacini, R. (1999). „Some basic issues regarding dual-process theories from the perspective of cognitive-experiential self-theory,” in Dual-Process Theories in Social Psychology, eds S. Chaiken and Y. Trope (New York, NY: Guilford), 462-482.
Google Scholar
Evans, J. S. B. (2003). In two minds: dual-process accounts of reasoning. Trends Cogn. Sci. 7, 454-459. doi: 10.1016/j.tics.2003.08.012
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Evans, J. S. B. (2006). Heurystyczno-analityczna teoria rozumowania: rozszerzenie i ocena. Psychon. Bull. Rev. 13, 378-395. doi: 10.3758
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Evans, J. S. B. (2007). O rozwiązywaniu konfliktu w dwuprocesowych teoriach rozumowania. Przemyśl. Reason. 13, 321-339. doi: 10.1080/13546780601008825
CrossRef Full Text | Google Scholar
Evans, J. S. B. (2008). Dual-processing accounts of reasoning, judgment, and social cognition. Annu. Rev. Psychol. 59, 255-278. doi: 10.1146/annurev.psych.59.103006.093629
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Evans, J. S. B., and Stanovich, K. E. (2013). Dual-process theories of higher cognition: advancing the debate. Perspect. Psychol. Sci. 8, 223-241. doi: 10.1177/1745691612460685
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Greene, J. D., Sommerville, R. B., Nystrom, L. E., Darley, J. M., and Cohen, J. D. (2001). An fMRI investigation of emotional engagement in moral judgment. Science 293, 2105-2108. doi: 10.1126/science.1062872
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Greicius, M. D., Krasnow, B., Reiss, A. L., and Menon, V. (2003). Functional connectivity in the resting brain: a network analysis of the default mode hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 100, 253-258. doi: 10.1073/pnas.0135058100
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Greicius, M. D., Supekar, K., Menon, V., and Dougherty, R. F. (2009). Resting-state functional connectivity reflects structural connectivity in the default mode network. Cereb. Cortex 19, 72-78. doi: 10.1093/cercor/bhn059
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Hagger, M. S., and Chatzisarantis, N. L. D. (2016). A Multilab preregistered replication of the ego-depletion effect. Perspect. Psychol. Sci. 11, 546-573. doi: 10.1177/17456916652873
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Hahn, B., Ross, T. J., and Stein, E. A. (2007). Cingulate activation increases dynamically with response speed under stimulus unpredictability. Cereb. Cortex 17, 1664-1671. doi: 10.1093/cercor/bhl075
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
James, W. (1890). The Principles of Psychology. New York, NY: Henry Holt and Company.
Google Scholar
Kahneman, D. (1973). Attention and Effort (Uwaga i wysiłek). (Vol. 1063) Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Google Scholar
Kahneman, D. (2011). Myślenie, szybkie i wolne. London: Macmillan.
Google Scholar
Kahneman, D., and Beatty, J. (1966). Średnica źrenicy i obciążenie pamięci. Science 154, 1583-1585.
PubMed Abstract | Google Scholar
Kahneman, D., and Frederick, S. (2005). „A model of heuristic judgment,” in The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning, eds K. J. Holyoak and R. G. Morrison (New York, NY: Cambridge University Press), 267-293.
Lieberman, M. D. (2003). „Refleksyjne i refleksyjne procesy osądu: podejście neuronauki społeczno-poznawczej”, w: Social Judgments: Implicit and Explicit Processes, eds J. P. Forgas, K. R. Williams, and W. von Hippel (New York, NY: Cambridge University Press), 44-67.
Google Scholar
Mason, M. F., Norton, M. I., Van Horn, J. D., Wegner, D. M., Grafton, S. T., and Macrae, C. N. (2007). Wędrujące umysły: sieć domyślna i myślenie niezależne od bodźców. Science 315, 393-395. doi: 10.1126/science.1131295
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
McKiernan, K. A., D’Angelo, B. R., Kaufman, J. N., and Binder, J. R. (2006). Przerywanie „strumienia świadomości”: badanie fMRI. Neuroimage 29, 1185-1191. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.09.030
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
McKiernan, K. A., Kaufman, J. N., Kucera-Thompson, J., and Binder, J. R. (2003). A parametric manipulation of factors affecting task-induced deactivation in functional neuroimaging. J. Cogn. Neurosci. 15, 394-408. doi: 10.1162/089892903321593117
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Mitchell, J. P., Macrae, C. N., and Banaji, M. R. (2006). Dissociable medial prefrontal contributions to judgments of similar and dissimilar others. Neuron 50, 655-663. doi: 10.1016/j.neuron.2006.03.040
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Muraven, M., Tice, D. M., and Baumeister, R. F. (1998). Samokontrola jako zasób ograniczony: wzorce wyczerpania regulacyjnego. J. Pers. Soc. Psychol. 74, 774-789.
PubMed Abstract | Google Scholar
Newell, B. R., Lagnado, D. A., and Shanks, D. R. (2015). Straight Choices: The Psychology of Decision Making (Psychologia podejmowania decyzji). New York, NY: Psychology Press.
Google Scholar
Osman, M. (2004). Ocena dwuprocesowych teorii rozumowania. Psychon. Bull. Rev. 11, 988-1010. doi: 10.3758
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Raichle, M. E. (2015). The brain’s default mode network (Sieć trybu domyślnego w mózgu). Annu. Rev. Neurosci. 38, 433-447. doi: 10.1146/annurev-neuro-071013-014030
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Raichle, M. E., MacLeod, A. M., Snyder, A. Z., Powers, W. J., Gusnard, D. A., and Shulman, G. L. (2001). Domyślny tryb funkcjonowania mózgu. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 98, 676-682. doi: 10.1073/pnas.98.2.676
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Shulman, G. L., Fiez, J. A., Corbetta, M., Buckner, R. L., Miezin, F. M., Raichle, M. E., et al. (1997). Wspólne zmiany przepływu krwi w różnych zadaniach wzrokowych: II. Zmniejszenia w korze mózgowej. J cogn. neurosci. 9, 648-663. doi: 10.1162/jocn.1997.9.5.648
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Sloman, S. A. (1996). Empiryczny przypadek dla dwóch systemów rozumowania. Psychol. Bull. 119, 3-22.
Google Scholar
Sloman, S. A. (2014). „Two systems of reasoning, an update,” in Dual Process Theories of the Social Mind, eds J. Sherman, B. Gawronski, and Y. Trope (New York, NY: Guilford Press), 69-79.
Google Scholar
Smallwood, J., and Schooler, J. W. (2006). Niespokojny umysł. Psychol. Bull. 132, 946-958. doi: 10.1037/0033-2909.132.6.946
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Snyder, A. Z., and Raichle, M. E. (2012). Krótka historia stanu spoczynku: perspektywa Uniwersytetu Waszyngtońskiego. Neuroimage 62, 902-910. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.044
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Stanovich, K. E. (1999). Kto jest racjonalny? Badania nad różnicami indywidualnymi w rozumowaniu. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Google Scholar
Stanovich, K. E. (2004). The Robot’s Rebellion: Finding Meaning in the Age of DARWIN. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Google Scholar
Thaler, R. H., and Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness (Ulepszanie decyzji dotyczących zdrowia, bogactwa i szczęścia). New Haven, NJ: Yale University Press.
Thompson, V. A. (2013). Why it matters: The implications of autonomous processes for dual process theories-Commentary on Evans & Stanovich (2013). Perspect. Psychol. Sci. 8, 253-256. doi: 10.1177/1745691613483476
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Tops, M. (2017). Bored but not depleted: Ochronna Inhibicja Samoregulacji i Motywacji (PRISM). Cortex 96, 130-133. doi: 10.1016/j.cortex.2017.07.008
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Tops, M., Boksem, M. A., Quirin, M., IJzerman, H., and Koole, S. L. (2014). Internally directed cognition and mindfulness: an integrative perspective derived from predictive and reactive control systems theory. Front. Psychol. 5:429. doi: 10.3389/fpsyg.2014.00429
PubMed Abstrakt | CrossRef Full Text | Google Scholar
Tops, M., Luu, P., Boksem, M. A. S., and Tucker, D. M. (2010). Mózgowe substraty programów behawioralnych związanych z samoregulacją. Front. Cogn. 1:152. doi: 10.3389/fpsyg.2010.00152
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Tops, M., Quirin, M., Boksem, M. A. S., and Koole, S. L. (2017). Wielkoskalowe sieci neuronowe i lateralizacja motywacji i emocji. Int. J. Psychophysiol. 119, 41-49. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2017.02.004
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar
Tops, M., Schlinkert, C., Tjew A Sin, M., Samur, D., and Koole, S. L. (2015). „Protective inhibition of self-regulation and motivation: extending a classic pavlovian principle to social and personality functioning,” in Handbook of Biobehavioral Approaches to Self-Regulation, eds G. H. E. Gendolla, M. Tops, and S. L. Koole, (New York, NY: Springer), 68-85.
Google Scholar
Vatansever, D., Menon, D. K., and Stamatakis, E. A. (2017). Default mode contributions to automated information processing. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2017, 10521. doi: 10.1073/pnas.1710521114
PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar