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Concepts et catégories (Qu'est-ce qu'un concept/une catégorie…

- - - - Chaque objet aurait son propre nom, ce qui est problématique; potentielle infinité de noms
    - - Une manière de simplifier notre perception de l'environnement en permettant l'identification rapide des objets sur la base de leur ressemblance à d'autres objets
    - - Plus notre catégorie comporte des exemplaires, plus notre concept est défini
    - - Ex: ce champignon est-il comestible ou toxique?
    - - Perception des relations entre les objets
      - Raisonnement de type hypothético-déductif
- - - - Les premières recherches sur l'apprentissage des concepts et la catégorisation sont basées sur l'utilisation des règles issues de la logique formelle
      - Il s'agit du type de lien qui unit des attributs et qui, une fois vérifié, permet d'inclure ou d'exclure un objet au sein d'une catégorie
    - - Lien logique ET
    - - Lien logique OU
    - - Lien logique Si, alors....
    - - Lien logique réciproque (Si, alors... et Si, alors... )
  - - - Chaque participant a 9 problèmes à résoudre dans lesquels il doit inférer la règle logique choisie par l'expérimentateur
      - On considère que la règle d'un problème est apprise lorsque le participant parvient à correctement catégoriser 16 stimuli de suite
      - 4 dimensions au total (couleur, forme, nombre, taille) x3 valeurs possibles
    - - Toutes les règles ne sont pas aussi facilement apprises; la biconditionnelle est la plus difficile, conditionnelle est moyenne et conjonctive et disjonctive sont facile
      - Une fois apprises, cependant, toutes les règles semblent aussi faciles à appliquer
  - - - On prédit que la difficulté d'apprentissage d'une règle sera inversement proportionnelle à la fréquence relative des attributs pertinents parmi tous les attributs des objets inclus dans la catégorie
    - - Carré ET rouge
    - - Carré OU rouge
    - - SI noir, ALORS cercle
    - - SI noir, ALORS triangle et SI triangle, ALORS noir
    - - L'ordre de difficulté observé dans l'étude de Bourne (1970) est tel que prédit par la fréquence relative d'apparition des attributs pertinents dans chaque condition
      - Lorsque la fréquence relative d'apparition des attributs pertinents est élevée, la règle de catégorisation est facile à apprendre
      - Lorsque la fréquence relative d'apparition des attributs pertinents est faible, la règle de catégorisation est difficile à apprendre
- - - - Présentation d'objets qui parents sur les dimensions de la longeur et de la largeur
      - Dans la condition expérimentale, le participant reçoit la consigne d'imaginer que l'objet contient de la purée de pomme de terre
      - Le participant doit indiquer s'il s'agit d'un bol ou d'une tasse
    - - La première chose que l'on remarque est que la frontière catégorielle séparant le bol de la tasse est floue; il n'y a pas une largeur exacte; plutôt la probabilité qu'un objet soit catégorisé comme un bol augmente de manière progressive à mesure que sa largeur augmente
      - La susceptibilité de cette frontière à un effet de contexte; le fait d'imaginer que l'objet contient de la nourriture fait qu'on est plus susceptible de la catégoriser en tant que bol
  - - - Niveau supérieur- Le sommet de la hiérarchie et le niveau le plus abstrait, car il regroupe le plus grand nombre de membre et que ceux-ci, très différents, partagent peu d'attributs
      - Niveau de base- On l'appelle ainsi, car il s'agit du niveau le plus important pour M. et Mme tout le monde
      - Niveau subordonné- Le bas de la hiérarchie et le niveau le plus concret, car il regroupe le plus petit nombre de membres et que ceux-ci, similaires, partagent de nombreux attributs
    - - 9 taxonomies présentées à des participants
      - Pour chaque item de chaque niveau dans la taxonomie, le participant doit générer le plus grand nombre possible d'attributs possédés par celui ci (instrument de musique- tambour-caisse & timbale)
    - - Il est plus facile de générer des attributs pour des objets au niveau de base et les objets au niveau de base possèdent davantage d'attributs communs comparativement aux autres niveaux
      - Dans le quotidien, le niveau de base est le plus utile, car il permet de considérablement préciser un concept, alors que le niveau subordonné n'apporte que très peu d'informations supplémentaire
      - Les mêmes chercheurs ont été verifié la rapidité du processus de catégorisation d'objets en présentant des images et en demandant aux participants d'effectuer une catégorisation au niveau supérieur
      - La catégorisation était la plus rapide au niveau de base, ce qui a amené les chercheurs à proposer que la catégorisation s'effectue d'abord au niveau de base pour ensuite s'effectuer aux autres niveaux
    - - Peut-être que les attributs sont moins nombreux au niveau subordonné, mais simplement que les participants de Rosch et al. (1976) étaient moins familiers avec le niveau subordonné
      - Recrutement d'experts d'oiseaux et canins à qui on demande 1) de générer des attributs et 2) catégoriser des images d'oiseaux et de chiens au niveau de base et subordonné
      - Les participants génèrent plus d'attributs au niveau subordonné dans leur domaine d'expertise
      - Ils sont aussi 100 ms plus rapides pour catégoriser au niveau subordonné dans leur domaine d'expertise
  - - - À quel point un item est-il prototypique d'une catégorie et qu'est-ce qui explique sa prototypique? (ex: moineau vs autruche)
      - On demande aux sujets de générer le plus d'attributs possible pour différents objets dans différentes catégories et de donner un score de prototypique subjective pour chaque item
      - L'expérimentateur calcule un score de ressemblance familiale basé sur les attributs qu'il partage avec les autres items de sa catégorie
    - - La prototypique et la ressemblance familiale corrèlent presque parfaitement
      - Il semble donc que les items les plus prototypiques sont ceux qui partagent le plus grand nombre d'attributs avec les autres items et la catégorie d'appartenance
      - En conséquence, les items les plus représentatifs d'une catégorie sont donc aussi ceux qui possèdent les attributs les plus fréquences au sein d'une catégorie
      - Ce qui confirme cette analyse de Rosch et al., (1976) comparant le nombre d'attributs partagés entre les 5 items les plus typiques et les items moins typiques de différentes catégories
- - - - 4 patients agnosiques suite à une lésion bilatérale du lobe temporal causée par une encéphalite herpétique
      - Perte sélective de la capacité d'identifier ou décrire les objets vivants, alors que cette capacité est relativement préservée pour les objets inertes
      - environ 4% de réponses correctes pour les objets vivants vs environ 74% pour les objets inertes
      - Par ailleurs, le trouble inverse existe aussi; une perte sélective de la capacité d'identifier/décrire les objets inertes, mais il est moins sévère
      - Ils remarquent que la plupart des objets inertes sont catégorisés à partir d'attributs fonctionnels (ex: le marteau sert à clouer), alors que la plupart des objets vivants sont catégorisés à partir d'attributs visuels (ex: les rayures noires et blanches du zèbre); or, les fruits sont aussi catégorisés à partir d'attributs visuels (forme, couleur)
      - Ils proposent ainsi que la dissociation porte sur la dichotomie visuelle/fonctionnelle, plutôt que vivant/inerte
  - - - Ils utilisent la même liste d'objets vivants/inertes que Warrington et Shallice (1984) et demandent à des sujets normaux d'identifier le plus grand nombre possible d'attributs pour chacun
      - Pour les objets vivants, les participants génèrent une moyenne de 16 attributs visuels et 2 attributs fonctionnels
      - Pour les objets inertes, les participants génèrent une moyenne de 9.4 attributs visuels et 6.7 attributs fonctionnels
      - Ils ont ensuite construit un modèle connexionniste basé sur les résultats des sujets normaux, avec un module de mémoire des attributs visuels et un module de mémoire des attributs fonctionnels
      - Simulation de lésions de la mémoire visuelle
      - Simulation de lésions de la mémoire fonctionnelle
    - - En ce qui a trait à la perte complète des connaissances sémantiques visuelles, le modèle simule parfaitement les données de Warrington et Shallice (1984); incapacité presque totale d'identifier les objets vivants et altération légère de la capacité d'identifier les objets inertes
      - Quant à la perte complète des connaissances sémantiques fonctionnelles, le modèle simule parfaitement les données de Warrington & McCarthy; une préservation totale de la capacité à identifier les objets vivants et une altération légère de la capacité d'identifier les objets inertes
      - Les connaissances sont divisées en attributs visuels et en attributs fonctionnels
      - Des données récentes, suggèrent que les connaissances sémantiques soient stockées dans les régions impliquées dans le traitement des modalités correspondantes
      - Ex: attributs visuels dans les aires visuelles, attributs auditifs dans les aires auditives, attributs gustatifs dans les aires gustatives