2 resultados para Information Ethics 2012

em AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna


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La mia tesi di dottorato ha ad oggetto lo studio e l’analisi del ruolo della Narrative all’interno di tre ambiti, quali Medical Ethics, Clinical Practice e Medical Education. La tesi è strutturata in 4 capitoli: i primi tre vanno a comporre la parte teorica mentre nel quarto capitolo viene riportata una ricerca sul campo da me svolta negli Stati Uniti. Nel primo capitolo, analizzo il ruolo della narrative all’interno della Medical Ethics specificando che cosa si intenda con etica narrativa, quali sono le motivazione alla base del suo sviluppo e chi sono i suoi principali esponenti. In questo capitolo, inoltre, esamino i problemi che l’etica narrativa solleva suggerendo un nuovo modo in cui essa si integra alla riflessione bioetica. Il secondo capitolo è dedicato al contributo della narrative nella Medical Practice investigando sia le modalità attraverso le quali il paziente può avvalersi della narrazione per analizzare la sua esperienza di malattia sia la cosiddetta Medicina Narrativa. Il terzo capitolo è dedicato all'analisi delle Medical Humanities, ossia di quelle discipline che all’interno della Medical Education si stanno rivelando strumenti efficaci per una formazione più equilibrata e completa dei professionisti della salute. Il quarto capitolo, invece, è dedicato alla descrizione di una ricerca svolta presso l’University of California – Irvine . Durante questa esperienza ho frequentato i corsi del Program in Medical Humanities and Arts diretto dalla Prof.ssa J. Shapiro, (programma in vigore da 13 anni e implementato allo scopo di migliorare alcune competenze nei futuri medici quali: l'empatia, l’altruismo, la compassione e la predisposizione alla cura verso i pazienti, oltre che per affinare le comunicazione clinica e la capacità di osservazione) e intervistato gli studenti che hanno preso parte a queste lezioni.

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The aim of this thesis was to investigate the respective contribution of prior information and sensorimotor constraints to action understanding, and to estimate their consequences on the evolution of human social learning. Even though a huge amount of literature is dedicated to the study of action understanding and its role in social learning, these issues are still largely debated. Here, I critically describe two main perspectives. The first perspective interprets faithful social learning as an outcome of a fine-grained representation of others’ actions and intentions that requires sophisticated socio-cognitive skills. In contrast, the second perspective highlights the role of simpler decision heuristics, the recruitment of which is determined by individual and ecological constraints. The present thesis aims to show, through four experimental works, that these two contributions are not mutually exclusive. A first study investigates the role of the inferior frontal cortex (IFC), the anterior intraparietal area (AIP) and the primary somatosensory cortex (S1) in the recognition of other people’s actions, using a transcranial magnetic stimulation adaptation paradigm (TMSA). The second work studies whether, and how, higher-order and lower-order prior information (acquired from the probabilistic sampling of past events vs. derived from an estimation of biomechanical constraints of observed actions) interacts during the prediction of other people’s intentions. Using a single-pulse TMS procedure, the third study investigates whether the interaction between these two classes of priors modulates the motor system activity. The fourth study tests the extent to which behavioral and ecological constraints influence the emergence of faithful social learning strategies at a population level. The collected data contribute to elucidate how higher-order and lower-order prior expectations interact during action prediction, and clarify the neural mechanisms underlying such interaction. Finally, these works provide/open promising perspectives for a better understanding of social learning, with possible extensions to animal models.