¿Constituyen los elementos de una categoría combinatoria una clase de equivalencia?: evidencias comportamentales y neurobiológicas

Autores
Tabullo, Angel Javier; Iorio, Alberto Andres; Zanutto, Bonifacio Silvano; Wainselboim, Alejandro Javier
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Se ha propuesto que la capacidad de adquirir lenguaje yrelaciones de equivalencia están vinculadas. Estudiosprevios muestran que estímulos relacionados porequivalencia transfieren propiedades combinatorias en unagramática artificial. Recíprocamente, en el presente trabajoanalizamos si estímulos que comparten las mismaspropiedades combinatorias por entrenamiento en unagramática artificial verifican posteriormente las propiedadesde una clase de equivalencia. Los resultados muestran quelos estímulos de una misma clase combinatoria conformanuna clase funcional que verifica las propiedades de laequivalencia (i.e. reflexividad, simetría y transitividad). Elprocesamiento de estas relaciones genera un potencialN400 que refleja un costo de procesamiento vinculado alnúmero de estímulos nodales intervinientes. Este resultadopodría explicarse en términos de un sistema proactivo queextrae y almacena regularidades estadísticas de losestímulos; conecta estímulos nuevos con lasrepresentaciones relevantes previamente adquiridas yutiliza estas asociaciones para generar predicciones sobrelos eventos futuros.
It has been proposed that there is a relation between the capacity to acquire language and equivalence relations. Previous studies show that members of an equivalence class transfer combinatorial properties within an artificial grammar. Reciprocally, in the present work we analyzed whether, after training in an artificial grammar, stimuli with the same combinatorial properties verify properties of an equivalence class. Results show that stimuli of a same combinatorial class form a functional class that verifies the properties of equivalence (i.e. reflexivity; symmetry and transitivity). Processing these relations generates an N400 potential that is related to the number of nodal stimuli between stimuli pairs. This result could be explained in terms of a proactive system that extracts and retains statistical regularities of stimuli; connects new stimuli with relevant representations previously acquired and employs these associations to generate predictions of future events.
Fil: Tabullo, Angel Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales; Argentina
Fil: Iorio, Alberto Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología; Argentina
Fil: Zanutto, Bonifacio Silvano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina
Fil: Wainselboim, Alejandro Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales; Argentina
Materia
GRAMÁTICA ARTIFICIAL
TRANSFERENCIA DE FUNCIONES
RELACIONES DE EQUIVALENCIA
POTENCIALES EVOCADOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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It has been proposed that there is a relation between the capacity to acquire language and equivalence relations. Previous studies show that members of an equivalence class transfer combinatorial properties within an artificial grammar. Reciprocally, in the present work we analyzed whether, after training in an artificial grammar, stimuli with the same combinatorial properties verify properties of an equivalence class. Results show that stimuli of a same combinatorial class form a functional class that verifies the properties of equivalence (i.e. reflexivity; symmetry and transitivity). Processing these relations generates an N400 potential that is related to the number of nodal stimuli between stimuli pairs. This result could be explained in terms of a proactive system that extracts and retains statistical regularities of stimuli; connects new stimuli with relevant representations previously acquired and employs these associations to generate predictions of future events.
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