La fragmentación sintáctica revela una representación sintáctica central de números de varios dígitos, que es generativa y automática, Parte 2

Codificación de datos

Cada palabra numérica está definida de forma única por una clase léxica (en este experimento usamos solo unidades, decenas o centenas) y un valor del 1 al 9. Por ejemplo, la palabra ffty es la combinación del dígito 5 y la clase Decenas. De manera similar, "cuatrocientos" (presumiblemente un único valor léxico-fonológico en hebreo) es el dígito 4 en la clase Centenas. En consecuencia, la representación cognitiva de las palabras numéricas se realiza en dos morfemas, dígito y clase (McCloskey et al., 1986), por lo que nuestra codificación se basó en estos dos morfemas. La palabra decimal "mil" fue una excepción: la consideramos como un morfema único, la clase léxica "mil" sin morfema sin dígitos.

Existe una relación inseparable entre codificación y memoria. La codificación se refiere a convertir información a un formato que pueda ser procesada por el cerebro humano, mientras que la memoria se refiere al proceso de almacenar y recuperar información. El proceso de codificación tiene un impacto crucial en la producción de la memoria, ya que determina si podemos retener información y recordarla cuando sea necesario.

En términos generales, la memoria humana se puede dividir en dos tipos: memoria a corto plazo y memoria a largo plazo. La memoria a corto plazo generalmente sólo puede almacenar información durante un período más corto, mientras que la memoria a largo plazo puede almacenar información durante un período más largo. Para la capacidad de memoria de una persona, la codificación es la primera y más importante etapa antes del almacenamiento de la memoria. Si hay un problema con la codificación, la información será difícil de almacenar o recuperar.

La calidad de la codificación tiene un gran impacto en la memoria. Si podemos utilizar múltiples sentidos para codificar, como la visión, el oído, el olfato, etc., podemos aumentar la eficiencia de la codificación de información y fortalecer la memoria. Al mismo tiempo, también necesitamos utilizar el método de "comprensión del significado" para conectar la información con la información que ya existe en nuestra memoria a largo plazo, de modo que sea más fácil de recordar.

Además, existe una relación entre revisión y recuperación entre codificación y memoria. Revisar significa volver a leer, escuchar o ver información nuevamente después de haber sido almacenada para que permanezca en el sistema de memoria durante un período relativamente más largo. La extracción se refiere a sacar información y usarla cuando sea necesario. Si tenemos cuidado al codificar, revisar y recuperar de manera efectiva, nuestra capacidad de memoria mejorará enormemente.

En la vida, es necesario recordar la mayor parte de nuestra información, incluida la información obtenida en el estudio, el trabajo y la vida social. Por lo tanto, debemos tomarnos en serio el proceso de codificación para almacenar información de manera efectiva en nuestro cerebro. Sólo dominando buenas habilidades de codificación podrá almacenar, revisar y recuperar información mejor y mejorar su capacidad de memoria. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria, porque Cistanche deserticola también puede regular el equilibrio de los neurotransmisores, como aumentar los niveles de acetilcolina y factores de crecimiento. Estas sustancias son muy importantes para la memoria y el aprendizaje. Además, la carne también puede mejorar el flujo sanguíneo y promover el suministro de oxígeno, lo que puede garantizar que el cerebro reciba suficientes nutrientes y energía, mejorando así la vitalidad y la resistencia del cerebro..

Haga clic en conocer suplementos para aumentar la memoria

Definimos 3 medidas de desempeño para cada prueba, que reflejan la precisión en los morfemas de dígitos, en los morfemas de clase o ambos. La tasa de precisión de los dígitos se definió como el porcentaje de dígitos del estímulo que aparecieron en la respuesta, independientemente de su orden e ignorando los dígitos excesivos. La palabra "mil" quedó excluida de esta medida. La tasa de precisión de la clase se definió como el porcentaje de clases léxicas de estímulo que aparecieron en la respuesta, independientemente de su orden e ignorando las clases excesivas. Si el estímulo incluía una clase léxica dos veces (por ejemplo, la clase de decenas en "noventa mil ochenta") pero la respuesta la incluía sólo una vez, obtenía sólo 1 punto de precisión sobre 2. Finalmente, la tasa de precisión del morfema se definió fusionando las dos. arriba, es decir, el porcentaje de morfemas de dígitos y clases que aparecieron en la respuesta del participante, independientemente de su orden. En el texto siguiente, informamos las tasas de error de morfema, dígito y clase, es decir, el complemento al 100% de las tasas de precisión.

Una cuarta medida posible es la tasa de precisión de las palabras: el porcentaje de palabras de estímulo que aparecieron en la respuesta. De manera similar a la tasa de precisión del morfema, esta medida considera tanto la clase como el dígito, pero también requiere el emparejamiento correcto de una clase particular con un dígito particular. Por ejemplo, repetir veintitrés como treinta y dos se codificaría como 0% de precisión de palabra y como 100% de precisión de morfema. Los resultados de precisión de las palabras no se informan aquí, pero fueron esencialmente los mismos que los resultados de precisión de los morfemas.

análisis estadístico

Para comparar entre dos condiciones, ingresamos la tasa de error de dígito, clase o morfema de cada ensayo como variable dependiente en un modelo lineal mixto (LMM). El participante y el estímulo eran factores aleatorios, y la condición era un factor dentro del participante y dentro del estímulo. En los pocos casos en los que un modelo no convergía, se eliminó el factor aleatorio del estímulo. Para controlar el hecho de que diferentes participantes repitieran estímulos de diferente duración, se ingresó la longitud del estímulo (el número de palabras) como covariable. Usamos R (R Core Team, 2019) con el paquete lme4 (Bates et al., 2015).

Para determinar si el efecto de la Condición fue significativo, utilizamos una prueba de razón de verosimilitud que comparó el LMM con un LMM que era idéntico excepto que no incluía el factor Condición. Para estas comparaciones, reportamos la estadística de prueba2(LL1–LL0), que sigue una distribución χ2 (LL0 y LL1 denotan las probabilidades logarítmicas del modelo reducido y del modelo completo), y las correspondientes valor p. Los grados de libertad no se informan como siempre fueron 1. Para comparar el desempeño de un solo participante entre dos condiciones, utilizamos el mismo método, pero el modelo no incluyó los factores Participante y Longitud del estímulo; incluía sólo el estímulo como factor aleatorio y la condición como factor dentro del estímulo. Como tamaño del efecto, informamos el coeficiente del factor de condición en el modelo. Este coeficiente está cerca de la diferencia entre las medias de las condiciones, por lo que se denota Δ.

Resultados

Cuatro participantes realizaron la versión de 7-palabras de la tarea y los participantes restantes realizaron la versión de 6-palabras.

La predicción simplista de la fragmentación sintáctica es que si un estímulo tiene más segmentos gramaticales o más largos, debería ser más fácil de recordar. Sin embargo, los segmentos más largos pueden resultar desventajosos si son demasiado largos; dichos segmentos pueden dar lugar a la creación de megafragmentos que superan el límite de capacidad de la memoria de trabajo y son difíciles de recordar. Por lo tanto, se espera que la relación entre el tamaño del segmento y el desempeño tenga forma de U invertida: el mejor desempeño no debería estar en los estímulos con los segmentos más largos, sino en los estímulos cuya longitud de segmento ofrece un equilibrio óptimo entre el número de fragmentos y el tamaño del fragmento.

Las condiciones con demasiados segmentos gramaticales, demasiado cortos, inducirían a una fragmentación relativamente pequeña y conducirían a estrategias de memoria ineficaces; y las condiciones con muy pocos segmentos, y demasiado largos, fomentarían la creación de fragmentos de gran tamaño y difíciles de recordar. Como muestra claramente la figura 2, este fue precisamente el caso: la precisión fue mayor en la condición B y menor en las otras condiciones. En particular, la tasa de error en la condición B fue significativamente mayor que en la condición C, que a su vez tuvo significativamente más errores que en la condición D, un claro efecto de la fragmentación sintáctica. Es decir, aunque los participantes no recibieron instrucciones particulares sobre estrategias de fragmentación, aun así utilizaron la estructura sintáctica del número y crearon fragmentos que representan números gramaticales de varios dígitos. Como era de esperar, el rendimiento óptimo no se produjo en la condición A, en la que los segmentos gramaticales eran los más largos, sino en la condición B, que parece ofrecer el equilibrio óptimo entre el tamaño y el número de fragmentos.

Un respaldo adicional a la idea de fragmentación basada en la sintaxis proviene del análisis de las posiciones específicas dentro de los estímulos en los que ocurrieron los errores. La Figura 3 muestra la tasa de error de dígitos en cada posición de serie para los participantes que repitieron 6-secuencias de palabras (los 7-participantes de palabras fueron excluidos de este análisis para evitar la variación relacionada con la longitud). Si los participantes memorizaron cada estímulo como una secuencia no estructurada de palabras, la tarea es esencialmente una tarea de recuerdo libre. En una tarea de este tipo, la tasa de error normalmente debería ser la más baja para las palabras iniciales de la lista y aumentar gradualmente para las palabras que se encuentran más abajo en la lista (un efecto de primacía), con cierta mejora en la última palabra o palabras (un efecto de recencia; Murdock, 1962).

La condición D, la condición fragmentada, muestra este patrón de tareas de recuerdo libre no estructuradas. Por el contrario, las condiciones A y B muestran un patrón diferente, lo que indica que aquí estaban en juego factores adicionales además de los efectos de primacía y recencia. Por ejemplo, en la condición B, la tasa de error disminuyó de la segunda palabra (miles) a la tercera palabra (cientos). Para examinar el patrón en cada condición, analizamos la precisión de los dígitos en cada palabra numérica en los 6-números de palabras, excluyendo la palabra "mil" (para la cual no se codificó ningún dígito) y excluyendo la última palabra que no sea mil en cada número. (para evitar el efecto reciente).

Presentamos la precisión de los dígitos de cada condición por separado a un modelo logístico lineal mixto con el participante como un factor aleatorio y la posición en serie de la palabra como un factor numérico dentro del participante. No agregamos el estímulo como factor aleatorio porque dicho modelo alcanzaba un ft singular en algunas condiciones, pero los resultados fueron esencialmente los mismos al incluir este factor. El efecto de Posición de la Palabra fue significativo en la condición D (χ2=27.4, p<0.001) but only barely significant in conditions A (χ2=4.7, p=0.03) and B (χ2=4.2, p=0.04)— unimpressive significance levels that do not withstand a multiple-comparison correction. To show that the difference between conditions was significant, we submitted the data of all conditions together to the same LLMM, now adding the Condition (A/B versus D) and the Condition × Word Position interaction as within-participant factors. The interaction term was significant (χ2=11.5, p<0.001, odds ratio=0.75).

El simple recuerdo en serie no puede explicar los resultados en las condiciones A y B; sin embargo, la fragmentación sintáctica ofrece una explicación simple para este patrón: en la condición D, los participantes recordaron cada estímulo como una lista no estructurada de palabras, pero en las condiciones A y B tendieron a memorizar cada estímulo. como trozos. Debido a esta fragmentación, la tarea no era una simple tarea de recuperación en serie, por lo que no mostró un efecto estándar de primacía y recencia. Curiosamente, en las condiciones A y B se observó un efecto de primacía no sólo para la secuencia en su conjunto: en ambas condiciones, el desempeño en la palabra 4 fue mejor que en el término anterior y siguiente, y las palabras 4–5–6 mostraron un rendimiento inverso. Patrón en forma de U. Este patrón está en línea con la idea de que las palabras 4–5–6 fueron codificadas como un fragmento separado, con sus propios efectos de primacía y recencia en la primera y última palabra del fragmento.

The syntactic chunking pattern—better performance in the more-fragmented conditions, and optimal performance in an interim condition—was observed not only at the group level but even for individual participants. Numerically, each of the participants showed better performance in condition B (optimal chunking) than in condition D (maximum fragmentation) (Fig.  4). This difference was significant for all participants except one (morpheme accuracy rate of each of these participants: paired t(19)>1,73, p de una cola corregida por Bonferroni-Holm<0.05). Because the different conditions used the same stimuli and manipulated only the word order within each stimulus, we could also compare matched pairs of stimuli and show that a syntactic chunking effect existed even for single stimuli in most cases: Morpheme accuracy was better in condition D than in B only for 6% of the stimuli (and better in B for 63.5%; same in B and D for 30.5%). Nevertheless, the participants also differed from each other—the best-performance condition was different for different participants: For 13 participants, the optimal condition was B, but for 6 participants it was A and for one participant it was C (bottom panels in Fig. 4).

Discusión

El mejor rendimiento se obtuvo en la condición B, en la que cada estímulo era un par de 3-palabra o 4-segmentos de palabras. En las condiciones C y D, el rendimiento se deterioró a medida que el estímulo incluía más segmentos gramaticales más cortos. Este efecto de fragmentación sintáctica indica que los participantes crearon una representación de la estructura sintáctica de números enteros, y esta representación les permitió crear fragmentos cada vez más largos para segmentos gramaticales cada vez más largos.

El mejor rendimiento no se produjo en la condición A, que tenía un único segmento largo por estímulo, sino en la condición B. Es decir, aunque el rendimiento mejoró de la condición D a C y de C a B, los segmentos más largos (en la condición A) interrumpieron la memorización. Este patrón de resultados respalda la noción de que una fragmentación eficaz requiere un equilibrio óptimo entre el tamaño y el número de fragmentos.

Parece que en la condición A, los participantes utilizaron la estructura sintáctica completa del número 5- o 6-dígito para almacenar todas las palabras en un solo fragmento, y esto condujo a tamaños de fragmentos exagerados y, en consecuencia, a una memorización más deficiente. Según este punto de vista, aunque las tasas de error tenían un patrón en forma de U, la fragmentación sintáctica subyacente tenía un efecto monótono: los segmentos gramaticales más largos siempre conducían a fragmentos más grandes, incluso en la condición A, pero aumentar el tamaño del fragmento solo era beneficioso hasta un tamaño umbral óptimo de 3. –4 palabras por fragmento, lo que ocurrió en la condición B. Más allá de eso, en la condición A, el aumento de la fragmentación interrumpió el rendimiento porque los fragmentos se volvieron demasiado grandes para que los participantes los manejaran de manera efectiva: excedieron el límite de memoria de trabajo al que está sujeto cada fragmento Cowan (2001). ). A continuación, en el Experimento 5, presentamos evidencia adicional para respaldar esta conclusión.

Nuestros hallazgos refutan una interpretación alternativa que atribuye la diferencia entre la condición A y la condición B a la magnitud numérica. Esta interpretación alternativa postula que el rendimiento en la condición A fue peor que en B, no por razones relacionadas con la sintaxis y la fragmentación, sino porque los números en la condición A eran numéricamente más grandes y, por lo tanto, más difíciles de procesar (un efecto secundario). Dos aspectos de nuestros datos refutan la interpretación alternativa: Primero, no pueden explicar el patrón de error por posición en la Fig. 3. Segundo, la interpretación alternativa predice que 5- o 6- 6-números de dígitos (como en la condición A ) siempre será más difícil de memorizar que un par de números más cortos (condición B), independientemente de los números específicos. Como veremos en el Experimento 5, esta predicción fue refutada.

El desempeño superior en la condición B en relación con la condición A conduce a varias conclusiones importantes. En primer lugar, muestra el alcance de la representación sintáctica de los números, en particular, una representación de la sintaxis de tripletes cruzados. En las condiciones B, C y D, ningún segmento gramatical cruzó los límites de un solo triplete (centenas+decenas+unidades). Las diferencias entre estas condiciones pueden explicarse como una representación sintáctica dentro de un triplete; por ejemplo, una representación que aprovecha el hecho de que las tres palabras de cada triplete tienen diferentes clases léxicas. La situación era diferente en la condición A versus B: La única diferencia entre estas dos condiciones era que la condición A, pero no B, combinaba palabras de los dos tripletes en un solo segmento. La diferencia significativa entre las dos condiciones indica que en la condición A, pero no en B, los participantes crearon una representación sintáctica de tripletes cruzados. En el debate general volvemos a las implicaciones de esta financiación.

La segunda conclusión se refiere a la automaticidad. En la condición A, se creó la representación sintáctica del triplete cruzado aunque no fue beneficiosa: interrumpió la interpretación. Esto sugiere fuertemente que la creación de una representación sintáctica no fue el resultado de una decisión estratégica consciente y voluntaria, sino que fue un proceso automático.

La tercera conclusión se refiere a si la representación sintáctica se recupera como una plantilla rígida o se crea dinámicamente mediante un proceso generativo. Cowan (2001) propuso que existen al menos dos métodos diferentes para crear fragmentos, y estos dos métodos difieren en el límite que imponen al tamaño del fragmento. Un método consiste en recuperar una plantilla memorizada, que sirve como base para el fragmento, e incrustar varios elementos individuales en esta plantilla (cada elemento es una representación de la memoria a largo plazo). Por ejemplo, así puede ser como los ajedrecistas expertos codifican movimientos complejos. El número de elementos de dichas plantillas puede ser a veces bastante grande (más que la capacidad estándar de memoria a corto plazo de 3 o 4 elementos), pero la plantilla sigue siendo un solo fragmento. Un segundo método para crear fragmentos es formar nuevas asociaciones ad hoc entre elementos. Este método es más dinámico y flexible, pero el costo es que el tamaño del fragmento está sujeto al límite de capacidad de la memoria de trabajo de 3 a 4 elementos. El punto crítico es que estos dos métodos difieren en las restricciones que imponen sobre el tamaño del fragmento: el último método está sujeto a límites de capacidad de memoria de trabajo, mientras que el primero no. Por lo tanto, en nuestro experimento, si los fragmentos sintácticos se crean de manera generativa, deberían estar sujetos al límite de capacidad de la memoria de trabajo, lo que lleva a un rendimiento deficiente en fragmentos de gran tamaño (precisamente el patrón que vemos en la condición A). Si la estructura sintáctica del número hubiera sido memorizada plantilla, los participantes podrían haber creado fragmentos basados ​​en plantillas, que no están sujetos al límite de capacidad, y el rendimiento en la condición A (con 1 fragmento por estímulo) debería haber sido mejor que en la condición B (2 fragmentos por estímulo). caso. Por lo tanto, concluimos que la estructura sintáctica del número no se recuperó como una plantilla memorizada predefinida, sino que se creó mediante un proceso generativo en tiempo real.

La fragmentación sintáctica indica genuinamente una representación sintáctica.

La fragmentación eficiente implica dos aspectos clave del estímulo: detectabilidad y compresibilidad (Chekaf et al., 2016). El primer aspecto se refiere a la detección de regularidades en el estímulo, lo que brinda oportunidades para una fragmentación efectiva, por ejemplo, estableciendo límites óptimos de fragmentación. En nuestro caso, esto se referiría a la detección de los segmentos gramaticales. El segundo aspecto se refiere al proceso que comprime los datos en un fragmento, presumiblemente confiando en alguna representación con fuertes asociaciones entre los elementos del fragmento (Cowan, 2001). En nuestro caso, la compresibilidad presumiblemente está determinada por la representación de la sintaxis del número.

Interpretamos los resultados del Experimento 1 en términos de compresibilidad: Argumentamos que la diferencia crítica entre las condiciones experimentales era que afectaban la capacidad de los participantes para crear fragmentos basados ​​en sintaxis. ¿Podría ser, sin embargo, que las condiciones diferían entre sí en la detectabilidad de los segmentos gramaticales? En el Experimento 1, no proporcionamos intencionalmente ninguna pista para la fragmentación (para no dar ninguna pista que pudiera afectar la detectabilidad), pero en ausencia de tales señales, los participantes pueden haber recurrido a otras estrategias que podrían dar lugar a diferentes niveles de detectabilidad en diferentes condiciones. . Por ejemplo, es posible que hayan usado una estrategia simple como "cerrar un fragmento" después de cada palabra, una estrategia que puede resultar en una fragmentación más eficiente en la condición B que en la condición D. Alternativamente, pueden haber usado estrategias abiertas basadas en su conocimiento matemático formal. y tales estrategias pueden ser más fáciles de implementar en las condiciones gramaticales, que presumiblemente se adaptan mejor al conocimiento formal del participante sobre los números. Los efectos de la detectabilidad pueden haber sido amplificados aún más por el diseño en bloques del Experimento 1, que puede permitir el desarrollo de estrategias específicas para cada condición en cada bloque.

La comparación entre las condiciones A y B en el Experimento 1 sugiere que este no fue el caso, porque los participantes crearon una representación sintáctica incluso cuando esto no valió la pena (en la condición A). Sin embargo, diseñamos los Experimentos 2 y 3 para refutar específicamente la interpretación alternativa. En el Experimento 2, utilizamos un diseño mixto para desalentar estrategias específicas de bloques. En el Experimento 3, proporcionamos señales claras sobre los límites de los fragmentos, para minimizar las diferencias de detectabilidad entre las condiciones.

Experimento 2: diseño mixto

El diseño fue similar al Experimento 1, pero aquí las diferentes condiciones se mezclaron en un solo bloque. Este diseño debería dificultar el uso de estrategias manifiestas porque los participantes no podían conocer la estructura sintáctica del estímulo específico hasta después de haberlo ejecutado. Por lo tanto, un efecto de fragmentación sintáctica en el Experimento 2 sería difícil de explicar como resultado de estrategias excesivas.

Método

Hubo 3 condiciones con 2, 3 o 4 segmentos gramaticales por estímulo, con 4, 9 y 7 ensayos en cada condición, respectivamente. Todos los tipos de ensayos se presentaron en un solo bloque, en orden aleatorio (mismo orden para todos los participantes). Los participantes fueron los mismos que realizaron el Experimento 1; realizaron el Experimento 2 inmediatamente antes o después del Experimento 1 (consulte la sección "Tarea de fragmentación sintáctica"). Cada participante realizó la versión de 6-palabra o 7-palabra de la tarea, como en el Experimento 1. La codificación de datos y el análisis estadístico fueron como en el Experimento 1, pero en el modelo lineal mixto, el factor de condición fue un factor numérico entre estímulos en lugar de un factor categórico dentro del estímulo. (Todavía estaba dentro del participante).

Resultados y discusión

Los resultados del Experimento 1 fueron esencialmente replicados: el rendimiento fue mejor en las condiciones con menos segmentos más largos (Fig. 5). El modelo lineal mixto mostró que el efecto Condición fue significativo para la tasa de error de morfema (Δ=2.2%, χ2=4.17, p=0.04) y la tasa de error de clase (Δ =2.5%, χ2=5.09, p=0.02), aunque no para la tasa de error de dígitos (Δ=1.9%, χ{{16} }.48, pág=0.12).

Estos resultados son difíciles de explicar como una estrategia abierta. Para que una estrategia tan abierta fuera efectiva, los participantes habrían tenido que determinar su estrategia en cada prueba y hacerlo sólo después de que se hubiera ejecutado el estímulo, momento en el cual el desafío de memorización ya había comenzado. . La explicación mejor y más probable es que las condiciones gramaticales eran ventajosas debido a la fragmentación sintáctica.

Experimento 3: indicaciones abiertas

Este experimento tenía como objetivo específico descartar la detectabilidad de segmentos gramaticales como explicación del efecto de fragmentación sintáctica. Con este fin, hicimos que la detectabilidad fuera un problema, haciéndola lo más fácil posible en todas las condiciones: les dimos a los participantes señales claras y explícitas sobre cómo debían dividir la secuencia de palabras en partes. Si la diferencia entre las condiciones en el Experimento 1 se originó en la detectabilidad de los segmentos gramaticales, las señales abiertas deberían anular cualquier diferencia sutil específica del estímulo, y el desempeño debería ser similar en todas las condiciones. Sin embargo, si los resultados del experimento 1 resultaron de una mayor compresibilidad de los segmentos gramaticales, los resultados también deberían replicarse aquí.

Método

Los participantes fueron 20 adultos de 19;6–52;7(media=27;7, DE=7;9). El experimento incluyó solo dos condiciones, idénticas (mismos estímulos) a las condiciones B (gramaticales) y D (fragmentadas) del Experimento 1. Todos los participantes realizaron la versión de 7-palabras de la tarea. Las condiciones se administraron en dos bloques en orden contrapesado. El procedimiento fue como en el Experimento 1, excepto que ahora proporcionamos señales claras para los límites de los fragmentos. Fundamentalmente, las señales fueron idénticas en ambas condiciones (gramaticales y fragmentadas): en ambos casos, se indicó a los participantes que dividieran cada estímulo en dos partes, una con 3 palabras y otra con 4 palabras. En la condición gramatical, la señal divide el estímulo en un { {14}}número de dígitos que comienza con el dígito 1, seguido de un número de 3-dígitos (por ejemplo, mil doscientos treinta y cuatro; quinientos sesenta y cinco). En la condición fragmentada, la señal dividió el estímulo en dos partes de la misma longitud, pero ninguna de ellas era gramatical: el orden de las palabras se invirtió para evitar cualquier par de palabras gramaticalmente válido (cinco sesentacientas; cuatrocientas treinta mil).

Como indicaciones, utilizamos dos aspectos de la entonación. Primero, el experimentador no dijo las palabras numéricas a un ritmo fijo como en el Experimento 1, sino como diríamos dos números: no hubo retraso entre las palabras dentro de cada parte del estímulo y un retraso de aproximadamente 1 s entre las dos partes del estímulo. En segundo lugar, la última palabra de cada parte del estímulo se dijo con tono descendente (entonación típica de las últimas palabras de las oraciones), y todas las palabras anteriores se dijeron con entonación gruesa. Para facilitar la atención a estas señales, los estímulos no se reprodujeron desde la grabación como en el Experimento 1, sino que el experimentador los dijo en tiempo real. La codificación de datos y el análisis estadístico se realizaron en el Experimento 1.

Resultados y discusión

Los resultados del Experimento 1 se replicaron esencialmente: la tasa de error de morfema, la tasa de error de dígitos y la tasa de error de clase fueron menores en la condición gramatical que en la condición fragmentada (Fig. 6a; con el LMM descrito en la sección "Análisis estadístico" del Experimento 1, morfemas: Δ=12.3%, χ2=140.5, p<0.001; digits: Δ=12.1%, χ2=136.1, p<0.001; classes: Δ=10.8%, χ2=103.8, p<0.001). Even at the single-subject level, the morpheme error rate was lower in the grammatical condition than in the fragmented condition for every single participant (Additional file 1: Fig. S2).

Es poco probable que la diferencia entre las dos condiciones, que existió aunque proporcionamos pistas muy claras sobre cómo dividir cada estímulo en dos partes, haya surgido de diferentes grados de detectabilidad de segmentos gramaticales en las dos condiciones. La interpretación más probable de estos resultados es que la condición gramatical, al utilizar una sintaxis numérica válida, permitió una mayor compresibilidad de la secuencia número-palabra.

Experimento 4: la representación sintáctica puede manejar diferentes estructuras irregulares

Los experimentos 1 a 3 mostraron que los participantes representaban la estructura sintáctica del número y la utilizaban como base para la fragmentación. El experimento 4 examinó dos aspectos adicionales de esta representación sintáctica: su alcance, es decir, las estructuras sintácticas específicas que pueden representarse, y su flexibilidad, es decir, la capacidad de cambiar rápidamente de una estructura sintáctica a otra. Para ello, incluimos números con varias estructuras sintácticas diferentes.
Alcance. Los experimentos 1 a 3 utilizaron una gama limitada de números: todos los estímulos se basaron en números que no incluían ni 0 ni 1. Este diseño pretendía evitar la complejidad que puede surgir de los números con 0 y 1, porque estos dos dígitos Cree números verbales con estructuras sintácticas irregulares: en hebreo, al igual que en inglés, el dígito 0 no se expresa verbalmente y el dígito 1 en la posición de la década se realiza verbalmente como una palabra para adolescentes en lugar de la palabra estándar para decenas. Al evitar 0 y 1, los experimentos 1 a 3 incluyeron solo números con estructuras sintácticas regulares y ningún número con estructuras irregulares. Por el contrario, en el experimento 4 se examinó si también se crearía una representación sintáctica para números irregulares.

Flexibilidad. El segundo aspecto que examinamos es la flexibilidad de los mecanismos sintácticos. En los experimentos 1 y 3, todos los números de un bloque determinado tenían la misma estructura sintáctica. El experimento 2 tuvo un diseño mixto, pero utilizó sólo una pequeña variedad de estructuras sintácticas. El experimento 4 utilizó más estructuras sintácticas y las presentó en orden aleatorio, de modo que pudimos examinar si la representación sintáctica y los procesos que la crean son lo suficientemente flexibles como para servir como base para la fragmentación sintáctica incluso en este escenario más exigente.

For more information:1950477648nn@gmail.com