Como devemos pensar sobre tudo isso? Como já observamos, não há nada de novo para nós no padrão de dados de números primos de baixa validade. Quando o primeiro-coincide com os estímulos subseqüentes, observamos um benefício da "detector warm-up." No entanto aquecer um detector não diminui em nada os outros detectores. Os detectores de trabalhar de forma independente um do outro, e assim não há nenhum custo ligado a aquecer-se o '' errado '' detector.The primos de alta validade, porém, nos dão novas informações.
Primeiro, observe que os benefícios de se aquecer mais as expectativas são maiores do que os benefícios do aquecimento sozinho. Portanto, existe uma forma de iniciação que é diferente de (e maior do que a) iniciação repetição. Nota-se também que esta forma de priming é um pouco mais lento: Priming com base em até quente pode ser observado quase imediatamente; priming com base em expectativas leva tempo para develop.Concretely, só é observada priming baseada em expectativa, se há um meio segundo mais ou menos no meio do estímulo priming e o estímulo de teste (por exemplo. Neely, 1977) .
Estes resultados-indicando a existência de dois tipos de priming- reforçar as reivindicações oferecidos no final. Não distinguimos entre priming data-driven (ou bottom-up) e orientado para o conceito (ou de cima para baixo) priming. Isto, obviamente, é paralela à distinção sob escrutínio aqui entre primos baseadas na expectativa baseada no estímulo e. Priming data-driven, mais uma vez, é de pequena magnitude, depende apenas de apresentação do estímulo (não em expectativas). e é relativamente rápido a aparecer. Priming-driven conceito, ao contrário, é maior.
não depende de expectativas, e é mais lento a aparecer.
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Explicando os Custos e Benefícios da Primes: Parte 2 de 2