Conference PaperPDF Available

Transgender Priming in Medieval Europe

Authors:

Abstract and Figures

Transgender Priming in Medieval Europe Christer Johansson, Per Olav Folgerø, Alf Edgar Andresen University of Bergen, Norway Measurements of crucial face proportions suggest the Holy Face is consonant with a female face. Does a modern audience perceive this? We selected 22 female, 11 male, and 11 images of the Holy Face; all neutral en face. Each image showed the area beneath the eyebrow down to the tip of the nose; hiding any hints from hairstyle, facial hair, etc. Each image was shown with a word (“male” or “female”) presented 100ms before the image. A word congruent with the image predicts faster reaction times and higher accuracy for deciding the gender. We recruited 12 female and 9 male subjects. Results: priming the Holy Face with the word “female” significantly increased the number of decisions for female. The Holy Face showed a strong interaction effect, i.e. fast detection of gender relied on the prime word. Female faces were faster to decide as “female”, regardless of priming word. Male faces showed a significant interaction effect, where the decision for male was fastest if primed with male, and the decision for female was fastest if primed with female, but the effect is stronger for the Holy Face. Our subjects readily accepted a primed suggestion of female (or male) for the Holy Face. Conclusion: A modern audience perceives portraits of the Holy Face of the period as androgynous. Since perception of the studied features is likely similar, we infer that the medieval audience perceived the androgyny of the Holy Face. Was this planned? Was androgyny associated with divinity in medieval Europe?
No caption available
… 
Content may be subject to copyright.
!"#$%&'$('")*"+,+$&))
+$)-'(+'.#/)01"23')
45"+%6'")725#$%%2$!"#$%"&'()"*+',$%-8)
9/:)0(&#")9$("'%'$)
;$+.'"%+6<)2:)='"&'$8)>2"?#<)
7'%1%)(+()$26)#/?#<%))
/22@)/+@')7'%1%)
A5#6)#"')65')B#1%'%):2")65')
6"#$%:2",#C2$)2:)45"+%6D)
!")!#$
E2?)(+()7'%1%))
!5')F"'#/G):#B')2:)7'%1%8)#BB2"(+$&)62))
*231/#")-'B5#$+B%H))
5I3HJJ???K3231/#",'B5#$+B%KB2,J)
%B+'$B'J5'#/65J#LMNJOLPLOPQJ)))
42,')62)/22@)/+@')65+%D)
42,')62)/22@)/+@')65+%D)
R#6'%6)@$2?$)
"'3"'%'$6#C2$)2:)
45"+%6)!<3')=)SB1"/<)
5#+"TH))4"1B+UV+2$)
%B'$')WK)-#"+#)
9$CX1#8)Y2,')
SZ[\]Z[Z)9K^KTK))
*5262)#$()6"#B+$&)
_<)*K)7K)>2"(5#&'$
!5')"'$#+%%#$B')
!5')E2/<)`#B')S45"+%6)#%)a2(T)+%)%6"+B6/<)
%<,,'6"+B#/8)&#b+$&)#6)<21K)
!5')"'$#+%%#$B')
!5')E2/<)`#B')S45"+%6)#%)a2(T)+%)%6"+B6/<)
%<,,'6"+B#/8)&#b+$&)#6)<21K)
!5')#$("2&<$<)2:)65')E2/<)`#B'K)
!?2)(+,'$%+2$%H)%<,,'6"<)#$()#$("2&<$<K)
Facial Width to Height Ratio
in men: mean = 1.86
in females: mean = 1.80
:AEYcMKN)J)LK[LcOKZ)
:AEYcMKL)J)OKdLcOKZ)
:AEYcOKN\)
:AEY)c)OKNM)
:AEYcOK\)
0<')42$6#B6)+%)#)32?'":1/)%C,1/1%)
%&$'()$*(+,$-./$0(-$1.2$12,,$*34+$5$
$
)S=#6'%2$8)>'I/')e)Y2_'"6%8)L[[QK)41'%)
2:)_'+$&)?#6B5'()'$5#$B')B223'"#C2$)+$)
#)"'#/]?2"/()%'f$&!"./+'+,0"1$2$%3!)68)
33K)NOL]NTK)
)
A')#/%2)%52?)65#6)65')+$:2",#C2$)B#$)
_')1%'()62)"'/+#_/<)('B+(')65')&'$('")2:)
65'):#B'8)+$)/'%%)65#$)#)%'B2$(K)
)
A2"()62)*+B61"')*"+,+$&)
g1")3'"B'3C2$)2:)+,#&'%)#"')+$)3#"6)
(1')62)52?)?')&'6)652%')+,#&'%)
('%B"+_'()62)1%K))
*"+,+$&)?2"()S\[,%T))h))`#B')
)
A'),'#%1"')65')"'#BC2$)C,')SY!T)
:2")&'$('")"'B2&$+C2$)
:',#/')
,#/')
:',#/')
Y'%1/6%)
E2?)(+()65')3"+,')?2"()#i'B6)('B+%+2$%D)
)
E2?)(+()65')3"+,')?2"()#i'B6)"'#BC2$)C,'%D)
7'%1%)
-1.3
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.7
Pearson
residuals:
B
A
female male jesus
opposite correct
))))))))))))))))))))j'%1%))))))),#/')))))))):',#/')
2332%+6')))O[NSkM[lT)ZOS]OOlT)))ONQS]O[lT)
B2""'B6))))))MNLS]ZlT))MZQSkLlT))))Z\dSkLlT)
"
45/36789:;<=8>=?@AB>B=")
A5'$)3"+,+$&)_<)
F:',#/'G)7'%1%)+%)
%+&$+UB#$6/<),2"')2m'$)
"'B2&$+b'()#%):',#/')
S2.'"#//T)65#$)'V3'B6'()
_<)%6#C%CB#/)
+$('3'$('$B'K)
)
SF42""'B6G)+$)&"#35)+%)65')#$CB+3#6'()
&'$('")2:)65')+,#&'KT)
Y!)3"+,+$&)
-#/')+,#&'%)S'VB/1(+$&)7'%1%T)
^'B+%+2$):2"):',#/'))
`#%6'")?5'$)3"+,'()_<):',#/'K)
W/2?'")?5'$)3"+,'()_<),#/'K))
^'B+%+2$):2"),#/')
`#%6'")?5'$)3"+,'()_<),#/'K))
W/2?'")?5'$)3"+,'()_<):',#/'K))
`',#/')+,#&'%)
`#%6'")?5'$)3"+,'()_<):',#/'K))
>26)('3'$('$6)2$)('B+%+2$K)
a'$('")+%)('B+('()+""'%3'BC.')2:)
3"+,+$&D))
>g!0H)('B+%+2$):2"),#/')6#@'%)
/2$&'")+""'%3'BC.')2:)3"+,'K)
840 880 920
decision
mean of rt
female male
gender_said
female
male
850 900 950
decision
mean of rt
female male
gender_said
male
female
Y!)3"+,+$&)
7'%1%)
7(8&,2$1.2$1,*(4,$9:,)$023*,;$<-$1,*(4,=$
`#%6'"):2"),#/')?5'$)3"+,'()_<),#/'K)
Slower'responses'overall''
7=BB"C"=DBE3"3'+F$%"G5(H"I('$J*$E('$"/E(,$3;"
>.2,$:,83&(?.)$@$*.2,$(*<3A/3&-$
900 1000 1100
decision
mean of rt
female male
gender_said
female
male
^'B+%+2$%)
*"+,+$&)S,#/'T)
$2)'i'B6):2")7'%1%)
*"+,+$&)S:',#/'T)
B,8/8$('',0&,;$(8$1,*(4,$$
-2.2
-2.0
0.0
1.5
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
-3.1
-2.0
0.0
2.0
3.7
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
^+%B1%%+2$)
C,'383.)8$
7'%1%)+%)('B+('(),2"')
2m'$)#%):',#/')S/>$>!"+G5$%TK)
65#$)'V3'B6'()_<"3G(K3KL('"
/H9$@$H9$HL$):2")('B+(+$&)
B2""'B6)2")265'")&'$('"K))
*"+,+$&)F7'%1%G)_<),#/')
(2'%)$26)#i'B6)('B+%+2$%K)
*"+,+$&)F7'%1%G)_<):',#/')
+$B"'#%'%)('B+%+2$):2")
:',#/'K)
DE$
7'%1%)+%)&'$'"#//<)%/2?'")
62)('B+('):2")&'$('"K)
W/2?'")Y!)c),2"')5'%+6#C2$)
A5'$)7'%1%)+%)3"+,'()_<)
F:',#/'G8)"'%32$%'%):2")
F:',#/'G)+$B"'#%')#$()
65'<)#"'):#%6'"K)
-#/')+,#&'%)#/%2)%52?)
:#%6'")"'%32$%'%)62):',#/')
?5'$)3"+,'()_<):',#/'8)
_16)65')'i'B6)+%)%,#//'")#$()
65')$1,_'")2:)"'%32$%'%)(2)
$26)+$B"'#%')%+&$+UB#$6/<K)
`2",#/)9$#/<%+%)
Sn$6'"3"'6#C2$T)
*'23/')6#@')%+&$+UB#$6/<)/2$&'")62)('B+(')65')&'$('")2:)45"+%6)
32"6"#+6%8)B2,3#"'()62)('B+(+$&)265'"),#/')2"):',#/')%C,1/+K)
)
^'B+%+2$)+%)#i'B6'()_<)+,#&')SB/#%%TK))
>g!)%1"3"+%+$&)
!5')3"+,')?2"()#i'B6%)('B+%+2$%)
>g!)%1"3"+%+$&)h)'.)F2*8$023*3)AG$
$
!5')'i'B6)2:)3"+,+$&)2$)65')('B+%+2$)('3'$(%)2$)65')B/#%%K)
)0i'B6%)2:)3"+,+$&):2")7'%1%)+,#&'%)#"'):#+"/<)/#"&')oO[[,%K)
!5#6)+%8)65')7'%1%)+,#&'%)%6#$()216K)
!5'<)#"'),2"')'#%+/<)"'B2&$+b'()#%):',#/')65#$)265'"),#/')%C,1/+8)
#$()65'<)5#.')#)/#"&'")'i'B6)2:)3"+,+$&K)
42$B/1%+2$H)
!5')+,#&')2:)7'%1%)+%)3'"B'+.'(8)_<)#),2('"$)#1(+'$B'8)#%)
(H9%+,0H+M38)+K'K)+$B/1(+$&)B1'%)62),#/')#$():',#/'K)
)
^'B+%+2$%)
F7'%1%GH)65'):"'X1'$B<)2:)
('B+%+2$):2"):',#/')
+$B"'#%'%)%+&$+UB#$6/<)?5'$)
3"+,'()_<)F:',#/'GK))
)F7'%1%GH)65'):"'X1'$B<)+%)
$26)#i'B6'()?5'$)3"+,'()
_<)F,#/'GK))
Y!)
F7'%1%G)6#@'%)/2$&'")62)
('B+(')!),2"')#,_+&1+6<K)
*"+,+$&)F7'%1%G)_<)F,#/'G)
%52?%)65')/#"&'%6)(+i'"'$B')
SpL[[,%T)_'6?''$)('B+%+2$)
:2"):',#/')#$(),#/'K)
nK'K)65')+,#&')2:)7'%1%)%52?%)
#)/#"&'")'i'B6)2:)65'),#/')
3"+,')?2"(K)
)n$(+B#6'%)65#6)+6)+%)5#"('")62)
"'B2&$+b')F/G5+MG)3"+,')?2"(K)
*2%%+_/')B#1%'%):2"))
65')#$("2&<$<)2:)45"+%6)
^+()65')#"C%6%)1%')#):',#/'),2('/D)
n%)65')'i'B6)+$6'$('(D))
nK'K)#"')#$("2&<$<)#%%2B+#6'()?+65)32%%+_/').#/1'%)S%1B5)#%)B#"+$&8)
5#",2$+21%TD)
^2'%)65')'i'B6)B"'#6')#),2"')1$+.'"%#/)#33'#/D))
)
^+()65')'i'B6),H.4H,)_<)65')%1".+.#/)2:)32"6"#+6%D))
nK'K8)?#%)65')#33'#/)2:)#$)#$("2&<$21%)+,#&')#)B#1%'):2")65')+$B"'#%'()
3"2(1BC2$)2:)%1B5)+,#&'%D)
^+%B2$C$1+6<):"2,)#)FB1"/<)7'%1%G)62)65')F#$("2&<$21%)01"23'#$G)65#6)
5#33'$'()?+65+$)#):'?)&'$'"#C2$%K)
!'%6#_/')5<3265'%+%H)^2'%):(L/('"N/9G5JO$/,5G"%(K+"_'B2,'),2"')
:',+$+$')2.'")65')C,')3'"+2(D)`2")#)3/#$$'()'i'B68)?')?21/()'V3'B6)
/+I/')B5#$&')#m'")65')B5#$&')5#33'$'(K)
9$("2&<$21%)45"+%6)
q1'%C2$%D)
*'"K`2/&'"2r1+_K$2 ) )))
45"+%6'"K725#$%%2$r1+_K$2)
`2",#/)9$#/<%+%)
Sn$6'"3"'6#C2$T)
*'23/')6#@')/2$&'")62)('B+(')65')
&'$('")2:)45"+%6)32"6"#+6%K)
^'B+%+2$)+%)#i'B6'()_<)+,#&')SB/#%%TK))
>g!)%1"3"+%+$&)
!5')3"+,')?2"()#i'B6%)('B+%+2$%)
>g!)%1"3"+%+$&)h)B2$U",%)3"+,+$&K)
!5')'i'B6)2:)3"+,+$&)2$)65')('B+%+2$)
('3'$(%)2$)65')B/#%%)2:)%C,1/+K)
F7'%1%G)H)/2$&'")C,')?5'$)3"+,'()_<),#/'8)_16)+:)
65')('B+%+2$)+%)#/%2)F,#/'G)#)$'6)&#+$)2:)#_216)Z[,%K)
7'%1%)
"6)c)IJK="k)]ZKZs(-)k#KL=Is3-)M#"N=LsS(-e3-T)
W+&$+UB#$6)0i'B6)
7'%1%H)OL[,%)%/2?'")
6SNZKNTcMKOQt)3u[K[M)
7'%1%)V)('B+%+2$)V)3"+,')
6SOQ[ZK\Tc]LKPPt)3u[K[O)
4/#%%H))
`SL8LdKdTc\KNt)3u[K[L)
4/#%%)V)('B+%+2$H))
`SL8L\KOTcQK\t)3u[K[O)
^'B+%+2$)V)3"+,'H)
`SO8OQdMTcOLKQt)3u[K[[O)
4/#%%)V)('B+%+2$)V)3"+,'H)
`SL8OQQQTcNKMt)3u[K[L)
*"+,'()
S#""2?%),#"@)3"+,+$&)2$)2332%+6')&'$('"T)
SB2/2"%),#"@)%+&$+UB#$6)'i'B6%T)
*"+,'()_<)E('$)
-#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)PKM\t)3u[K[L)
*"+,'()_<):$E('$"
7'%1%)+%),2"'):',+$+$'K)
`',#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)LPKQt)3u[K[[O)
-2.2
-2.0
0.0
1.5
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
-3.1
-2.0
0.0
2.0
3.7
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
*"+,'()
S#""2?%),#"@)3"+,+$&)2$)2332%+6')&'$('"T)
SB2/2"%),#"@)%+&$+UB#$6)'i'B6%T)
*"+,'()_<)E('$)
-#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)PKM\t)3u[K[L)
*"+,'()_<):$E('$"
7'%1%)+%),2"'):',+$+$'K)
`',#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)LPKQt)3u[K[[O)
-2.2
-2.0
0.0
1.5
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
-3.1
-2.0
0.0
2.0
3.7
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
*"+,'()
S#""2?%),#"@)3"+,+$&)2$)2332%+6')&'$('"T)
SB2/2"%),#"@)%+&$+UB#$6)'i'B6%T)
*"+,'()_<)E('$)
-#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)PKM\t)3u[K[L)
*"+,'()_<):$E('$"
7'%1%)+%),2"'):',+$+$'K)
`',#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)LPKQt)3u[K[[O)
-2.2
-2.0
0.0
1.5
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
-3.1
-2.0
0.0
2.0
3.7
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
*"+,'()
S#""2?%),#"@)3"+,+$&)2$)2332%+6')&'$('"T)
SB2/2"%),#"@)%+&$+UB#$6)'i'B6%T)
*"+,'()_<)E('$)
-#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)PKM\t)3u[K[L)
*"+,'()_<):$E('$"
7'%1%)+%),2"'):',+$+$'K)
`',#/')+%)/'%%)F265'"G)
45+%XSLTc)LPKQt)3u[K[[O)
-2.2
-2.0
0.0
1.5
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
-3.1
-2.0
0.0
2.0
3.7
Pearson
residuals:
B
A
correct other
female jesus male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
*"+,'()_<),#/') *"+,'()_<):',#/')
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
7'%1%)
*"+,'():',#/')S.%K),#/'T)
:#%6'")('B+%+2$):2"):',#/')
%/2?'")('B+%+2$):2"),#/'))
4/#%%+B)3"+,+$&)
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
-#/')
*"+,'():',#/')S.%K),#/'T)
:#%6'")('B+%+2$):2"):',#/')
%/2?'")('B+%+2$):2"),#/'))
n$6'"#BC2$)'i'B6)
W+,+/#")_16)3E(''$%"'i'B6)
65#$):2")7'%1%)
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
`',#/')
*"+,'():',#/')S.%K),#/'T)
:#%6'")('B+%+2$):2"):',#/')
:#%6'")('B+%+2$):2"),#/'))
>2)+$6'"#BC2$)
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
*"+,'()_<),#/') *"+,'()_<):',#/')
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
7'%1%)
*"+,'():',#/')S.%K),#/'T)
:#%6'")('B+%+2$):2"):',#/')
%/2?'")('B+%+2$):2"),#/'))
4/#%%+B)3"+,+$&)
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
`',#/')
*"+,'():',#/')S.%K),#/'T)
:#%6'")('B+%+2$):2"):',#/')
:#%6'")('B+%+2$):2"),#/'))
>2)+$6'"#BC2$)
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
*"+,+$&))
Y'#BC2$)!+,')
-#/')
*"+,'():',#/')S.%K),#/'T)
:#%6'")('B+%+2$):2"):',#/')
%/2?'")('B+%+2$):2"),#/'))
n$6'"#BC2$)'i'B6)
W+,+/#")_16)%,#//'")'i'B6)
65#$):2")7'%1%)
850 900 950 1000 1050 1100
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
850 900 950 1000
decision
mean of rt
female male
class
female
jesus
male
`2",#/)9$#/<%+%)
S$'V6)%/+('8)3/'#%'vT)
(-c('B+%+2$):2")-#/')
3-c3"+,'()_<),#/')
`',#/')
"6)c)P\[KM)k)Q\KLs(-)kMOKNs3-)
]NKOS(-e3-T))
-#/')
"6)c)PP[KO)k)LNKZs(-)kLZKMs3-)
]d\KPsS(-)e)3-T))
7'%1%)
"6)c)IJK="k)]ZKZs(-)k#KL=Is3-)
M#"N=LsS(-)e)3-T)
W+&$+UB#$6)0i'B6)
7'%1%H)OL[,%)%/2?'")
6SNZKNTcMKOQt)3u[K[M)
7'%1%)V)('B+%+2$)V)3"+,')
6SOQ[ZK\Tc]LKPPt)3u[K[O)
4/#%%H))
`SL8LdKdTc\KNt)3u[K[L)
4/#%%)V)('B+%+2$H))
`SL8L\KOTcQK\t)3u[K[O)
^'B+%+2$)V)3"+,'H)
`SO8OQdMTcOLKQt)3u[K[[O)
4/#%%)V)('B+%+2$)V)3"+,'H)
`SL8OQQQTcNKMt)3u[K[L)
9_%6"#B6)
-'#%1"','$6%)2:)B"1B+#/):#B')3"232"C2$%)%1&&'%6)65')E2/<)`#B')+%)B2$%2$#$6)
?+65) #) :',#/') :#B'K) ^2'%) #) ,2('"$) #1(+'$B') 3'"B'+.') 65+%D) A') %'/'B6'() LL)
:',#/'8) OO) ,#/'8) #$() OO) +,#&'%) 2:) 65') E2/<) `#B't) #//) $'16"#/) '$) :#B'K) 0#B5)
+,#&') %52?'() 65') #"'#) _'$'#65) 65') '<'_"2?) (2?$) 62) 65') C3) 2:) 65') $2%'t)
5+(+$&)#$<)5+$6%):"2,)5#+"%6</'8):#B+#/)5#+"8)'6BK)0#B5)+,#&')?#%)%52?$)?+65) #)
?2"() SF,#/'G) 2") F:',#/'GT) 3"'%'$6'() O[[,%) _':2"') 65') +,#&'K) 9) ?2"()
B2$&"1'$6)?+65)65')+,#&')3"'(+B6%):#%6'")"'#BC2$)C,'%)#$()5+&5'")#BB1"#B<)
:2")('B+(+$&)65')&'$('"K)A')"'B"1+6'()OL):',#/')#$()d),#/')%1_j'B6%K)
Y'%1/6%H)3"+,+$&)65')E2/<)`#B')?+65)65')?2"()F:',#/'G)%+&$+UB#$6/<)+$B"'#%'()
65')$1,_'")2:)('B+%+2$%):2"):',#/'K)!5')E2/<)`#B')%52?'()#)%6"2$&)+$6'"#BC2$)
'i'B68) +K'K) :#%6) ('6'BC2$) 2:) &'$('") "'/+'() 2$) 65') 3"+,') ?2"(K) `',#/') :#B'%)
?'"') :#%6'") 62) ('B+(') #%) F:',#/'G8) "'&#"(/'%%) 2:) 3"+,+$&) ?2"(K) -#/') :#B'%)
%52?'() #) %+&$+UB#$6) +$6'"#BC2$) 'i'B68) ?5'"') 65') ('B+%+2$) :2") ,#/') ?#%)
:#%6'%6)+:)3"+,'()?+65),#/'8)#$()65')('B+%+2$):2"):',#/')?#%):#%6'%6)+:)3"+,'()
?+65):',#/'8)_16)65')'i'B6)+%)%6"2$&'"):2")65')E2/<)`#B'K)g1")%1_j'B6%)"'#(+/<)
#BB'36'()#)3"+,'()%1&&'%C2$)2:):',#/')S2"),#/'T):2")65')E2/<)`#B'K)
42$B/1%+2$H) 9) ,2('"$) #1(+'$B') 3'"B'+.'%) 32"6"#+6%) 2:) 65') E2/<) `#B') 2:) 65')
3'"+2() #%) #$("2&<$21%K) W+$B') 3'"B'3C2$) 2:) 65') %61(+'() :'#61"'%) +%) /+@'/<)
%+,+/#"8)?') +$:'") 65#6) 65') ,'(+'.#/) #1(+'$B') 3'"B'+.'() 65') #$("2&<$<) 2:) 65')
E2/<) `#B'K) A#%) 65+%) 3/#$$'(D) A#%) #$("2&<$<) #%%2B+#6'() ?+65) (+.+$+6<) +$)
,'(+'.#/)01"23'D)
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
ResearchGate has not been able to resolve any references for this publication.