ورڈ پروسیسنگ کے دوران خودکار سینسری موٹر پروسیسنگ کی حدود: بار بار لسانی تجربے کے ساتھ تحقیقات، نیند کے دوران یادداشت کا استحکام، اور بھرپور لسانی سیکھنے کے سیاق و سباق حصہ 3

تجربہ 3

ان مسائل کو حل کرنے کے لیے، تجربہ 3 اور 4 میں، ہم نئے الفاظ کی تحقیقات سے عمودی طور پر وابستہ مانوس الفاظ کی طرف بڑھے جن کے حوالہ دینے والے شرکاء نے کبھی براہ راست تجربہ نہیں کیا (جیسے ہیڈز یا پیٹروسار)۔

اس طرح، ہم نے ایسے الفاظ استعمال کیے جو لغت کے اندراجات میں قائم ہیں اور ابھی حال ہی میں مصنوعی لیب کی ترتیب میں نہیں سیکھے گئے تھے۔ اس لیے ہم یہ فرض کر سکتے ہیں کہ شرکاء نے ان الفاظ کا بار بار سامنا کیا ہے اور قدرتی مواصلاتی ترتیبات میں استعمال کیا ہے، اور بیان کردہ ہستیوں (بشمول ان کے) کی واضح معنی کی نمائندگی کرنے کے لیے عمودی مقام)۔

طریقے

امیدوار

طاقت کے تجزیہ کے نتائج کے بعد، ہم نے 45 شرکاء کا تجربہ کیا (تمام دائیں ہاتھ والے؛ 36 خواتین، 9 مرد؛ MAge=23.5 سال، SDAage=6.30 سال)۔ اعلی غلطی کی شرح کی وجہ سے ایک اضافی شریک کا ڈیٹا خارج کر دیا گیا تھا۔

مواد اور طریقہ کار

آئٹم کا مواد بنانے کے لیے، ہم نے 25 شرکاء سے درجہ بندی کا ڈیٹا اکٹھا کیا جنہوں نے اصل مطالعہ میں حصہ نہیں لیا تھا۔ 62 الفاظ کے ایک سیٹ کے لیے، شرکاء نے 5-پوائنٹس اسکیلز (a) لفظ کے حوالہ جات سے وابستہ مخصوص عمودی مقامات کی نشاندہی کی (سے بہت کم سے بہت زیادہ)، اور (b) انہوں نے اپنی زندگی کے دوران لفظ کے حوالہ جات کے ساتھ کتنا براہ راست تجربہ کیا (کسی تجربے سے لے کر بہت زیادہ تجربہ تک)۔

62 آئٹمز کا انتخاب اس لیے کیا گیا کیونکہ ہم توقع کرتے تھے کہ وہ تمام جمع شدہ متغیرات کے لیے پوری رینج کا احاطہ کریں گے، بشمول کچھ فلر آئٹمز؛ مکمل آئٹم کی فہرست https://osf.io/vxrhn پر مل سکتی ہے۔ شرکاء کو واضح طور پر ہدایت کی گئی تھی کہ حوالہ جات کی عکاسی، مثال کے طور پر تصویروں اور فلموں میں، کو براہ راست تجربہ شمار کیا جا سکتا ہے۔

ہم نے آٹھ الفاظ کا انتخاب کیا جو عمودی مقام کے ساتھ واضح طور پر وابستہ تھے، لیکن جن کے ساتھ شرکاء نے بہت کم یا کوئی براہ راست سینسرموٹر تجربہ نہیں دکھایا (ٹیبل 2 دیکھیں)۔ لفظی مواد کے علاوہ، تجربہ 3 کا طریقہ کار تجربہ 1 اور 2 کے ٹیسٹ فیز جیسا تھا۔

نتائج

تجربہ 1 کے ٹیسٹ فیز کے تجزیہ کے لیے بیان کردہ طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کا تجزیہ کیا گیا۔ ایرر ٹرائلز (3.3%) اور ایک حد سے زیادہ تیز ٹرائل کو تجزیہ سے خارج کر دیا گیا۔ چونکہ ہم نے حقیقی الفاظ استعمال کیے ہیں، اس لیے فیکٹر لرننگ سیاق و سباق کو مضمر مقام سے بدل دیا گیا۔ مطلع مقام اور ردعمل کی سمت کے ذریعہ رد عمل کا اوسط وقت تصویر 3 (بائیں پینل) میں دکھایا گیا ہے۔

ہم نے ماڈل کا وہی موازنہ کیا جیسا کہ پچھلے تجزیوں میں بیان کیا گیا ہے، سوائے اس کے کہ عنصر "learneddirection" کو اب " implied direction" سے بدل دیا گیا ہے اس تعامل کے بغیر ماڈل، جیسا کہ امکان کے تناسب کے ٹیسٹ (휒2(1)=1.80، p=0.180) سے ظاہر ہوتا ہے۔

ہم نے BF=0.0233 کا BIC-تقریبا Bayes عنصر حاصل کیا، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ بیس لائن ماڈل کے تحت ڈیٹا کا امکان تقریباً 43 گنا زیادہ ہے (بیس لائن ماڈل کے حق میں مضبوط ثبوت)۔ ماڈل کے لیے ماڈل پیرامیٹرز بشمول تعامل۔ ٹیبل 3 میں اطلاع دی گئی ہے۔

بحث

اگرچہ ہم نے اصلی الفاظ کو آئٹم مواد کے طور پر استعمال کیا، ویگن نے عمل کے موافق کوئی اثر نہیں دیکھا۔ اس طرح، تجربہ 1 اور 2- ان نئے الفاظ کے ساتھ سیکھنے کے محدود تجربے میں ممکنہ طور پر نئے الفاظ کے لیے اس اثر کی عدم موجودگی کے طور پر زیر بحث عوامل، یہ حقیقت ہے کہ شرکاء نے انہیں کبھی بھی سینسری موٹر کے تجربے کی بازیافت کے لیے بطور اشارہ استعمال نہیں کیا، یا وہ قدرتی سیاق و سباق میں ان کا کبھی استعمال یا سامنا نہیں کیا گیا - اس غیر موجودگی کے لئے کافی وضاحت پیش نہ کریں۔

دلچسپ بات یہ ہے کہ لفظ کے حوالہ جات کے ساتھ کچھ محدود تجربہ بھی عمل کی مطابقت کے اثرات کو ظاہر کرنے کے لیے ناکافی معلوم ہوتا ہے، کیونکہ درجہ بندی میں حصہ لینے والوں نے واضح طور پر اس بات کی نشاندہی کی کہ ان کا حوالہ دینے والوں کے ساتھ کوئی تجربہ نہیں ہے- درجہ بندی کم سے کم قدر سے قدرے مختلف ہے۔ اس سے یہ امکان بڑھتا ہے کہ Öttl et al کے ذریعہ مشاہدہ کیے گئے عمل کے موافق اثرات۔ (2017) شرکاء کو لفظ حوالہ جات سے بے نقاب کرنے کے بعد جزوی طور پر سینسرموٹر کے تجربے کی اعلی سطح اور تازہ کاری کی وجہ سے تھے۔

تجربہ 4

اس مقام پر، تجربہ 3 میں نتائج کے لیے کافی آسان متبادل وضاحت موجود ہے: کچھ الفاظ خاص طور پر متواتر نہیں تھے (مثال کے طور پر ہیڈز یا سپرنووا)، اور (کچھ) شرکاء کو الفاظ کا علم ہی نہیں ہو سکتا تھا۔ اس صورت میں، ایک معقول طور پر کسی بھی موافقت کے اثرات کی توقع نہیں کر سکتے تھے۔

اس طرح ہم نے تجربہ 3 کی نقل تیار کی، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ شرکاء ان کے سامنے پیش کیے گئے الفاظ کو جانتے تھے۔

اس تناظر میں، ہم نے درجہ بندی کے مطالعہ کو بھی کافی حد تک بڑھایا اور براہ راست اور "بالواسطہ" تجربے کے درمیان واضح طور پر فرق کیا (مثال کے طور پر، تصویروں اور فلموں میں)، تاکہ تجربہ 4 کے لیے زیادہ سے زیادہ مناسب آئٹم سیٹ حاصل کیا جا سکے۔

طریقہ

امیدوار

اس تجربے میں، ہم نے 44 مقامی جرمن بولنے والے شرکاء کا تجربہ کیا (تکنیکی مسائل کی وجہ سے ضرورت سے ایک کم، 41 دائیں ہاتھ والے؛ 35 خواتین، 9 مرد؛ MAge=23.6 سال، SDAge=4.24 سال) . اعلی غلطی کی شرح کی وجہ سے پانچ اضافی شرکاء کے ڈیٹا کو خارج کر دیا گیا تھا (پچھلے تجربات دیکھیں)

مواد اور طریقہ کار

تجربہ 4 کے لیے مواد jsPsych سافٹ ویئر (de Leeuw, 2015) کا استعمال کرتے ہوئے ویب پر مبنی درجہ بندی کے مطالعے میں حاصل کیا گیا تھا۔

ہم نے 348 آئٹمز کی ایک فہرست جمع کی، اور شرکاء (جنہوں نے اصل تجربے میں حصہ نہیں لیا) کو ہدایت کی کہ وہ 5-پوائنٹ اسکیلز پر، بیان کردہ آبجیکٹ کے عمودی مقام، بیان کردہ آبجیکٹ کے ساتھ براہ راست سینسرموٹر کے تجربے کی مقدار کی نشاندہی کریں۔ ، اور "بالواسطہ" سینسرموٹر کے تجربے کی مقدار (مثال کے طور پر تصویروں یا فلموں میں)۔ انہیں مزید یہ بتانے کا موقع دیا گیا کہ وہ ایک لفظ بھی نہیں جانتے تھے۔

آئٹم کے مواد کو عمودی محل وقوع اور تجربے کی مقدار کے قیمتی امتزاج کی پوری رینج کا احاطہ کرنے کے لیے منتخب کیا گیا تھا، اور درجہ بندی کے نتائج نے اشارہ کیا کہ یہ ہیرا پھیری کامیاب رہی۔ پوری آئٹم کی فہرست یہاں پر دیکھی جا سکتی ہے۔https://osf.io/vxrhn۔

سوالنامہ 203 شرکاء کو دیا گیا۔ ہر شریک کو 30 تصادفی طور پر منتخب آئٹمز کے ساتھ پیش کیا گیا، جس کے نتیجے میں فی لفظ 10 سے 34 ریٹنگز کے درمیان ہیں۔ اپنے تجرباتی مواد کے لیے اوپر والے الفاظ (نیچے الفاظ) کے طور پر، ہم نے چار ایسے الفاظ منتخب کیے جو اوسطاً، (a) بہت زیادہ/بہت کم مقام کی درجہ بندی حاصل کرتے ہیں، (b) بہت کم براہ راست تجربے کی درجہ بندی حاصل کرتے ہیں، (c) کم بالواسطہ تجربہ حاصل کرتے ہیں۔ درجہ بندی، اور (d) زیادہ تر شرکاء کو معلوم تھے۔

اس طرح، الفاظ اور ان کے حوالہ جات شرکاء کے لیے بہت واقف تھے (واپسی- ایک لفظ کو جاننے والے بولنے والوں کی تعداد- مضبوطی سے مربوط واقفیت اور لفظ کی تعدد؛ Brysbaert et al. منتخب اشیاء کو جدول 2 میں دکھایا گیا ہے۔ لفظی مواد کے علاوہ، تجربہ 4 ٹیسٹ کے مرحلے کا مواد اور طریقہ کار تجربہ 3 کے مشابہ تھا۔

تجربے کے بعد، شرکاء کو ایک سوالنامہ دیا گیا اور ہدایت کی گئی کہ وہ آئٹم کے مواد میں آٹھ الفاظ میں سے ہر ایک کے لیے اس بات کی نشاندہی کریں کہ آیا وہ لفظ کو جانتے ہیں یا نہیں، اور اگر انھوں نے ایسا کیا، تو بیان کردہ چیز سے منسلک عمودی مقام (اوپر بمقابلہ نیچے)۔

نتائج

اعداد و شمار کا تجزیہ کیا گیا جیسا کہ تجربہ 3 کے لیے بیان کیا گیا ہے۔ ایک بار پھر، ایرر ٹرائلز (3.3%) اور ایک حد سے زیادہ تیز ٹرائل کو تجزیہ سے خارج کر دیا گیا تھا۔ مضمر مقام اور ردعمل کی سمت کے لحاظ سے اوسط ردعمل کے اوقات تصویر 3 (دائیں پینل) میں دکھائے گئے ہیں۔ ایک بار پھر، ماڈل جس میں ردعمل کی سمت اور مضمر مقام کے درمیان دو طرفہ تعامل کا اثر شامل ہے اس تعامل کے بغیر ماڈل سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کیا (휒2(1)=0.14، p=0.711)۔

ہم نے BF=0.0103 کا BIC-approximatedBayes عنصر حاصل کیا، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ بیس لائن ماڈل کے تحت ڈیٹا کا رقبہ تقریباً 97 گنا زیادہ ہے (بیس لائن ماڈل کے حق میں مضبوط ثبوت)۔ تعامل سمیت ماڈل کے ماڈل کے پیرامیٹرز کی اطلاع ٹیبل 3 میں دی گئی ہے۔

نتائج کا نمونہ تبدیل نہیں ہوتا ہے اگر ہم تجزیہ کی آزمائشوں سے ان الفاظ کو خارج کر دیں جن کے لیے شرکاء نے کوئی جواب نہیں دیا یا مقام کے غلط فیصلے نہیں کیے، یا اشارہ کیا کہ وہ اس لفظ کو نہیں جانتے تھے، امتحان کے بعد کے سوالنامے میں (7.2% ڈیٹا)۔

بحث

تجربہ 3 کے نتائج کو Experiment4 میں نقل کیا گیا، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ (a) ہمیں ایک بار پھر ایسی اشیاء کے لیے ایکشن-مطابقت کے اثر کا کوئی ثبوت نہیں ملا جس میں شرکاء کے ساتھ کوئی براہ راست سینسرموٹر کا تجربہ نہیں ہے، اور (b) کہ اس اثر کی عدم موجودگی شرکاء کے نہ جانے کی وجہ سے نہیں ہے۔ ان کو پیش کیے گئے الفاظ. دلچسپ بات یہ ہے کہ Experiment4 کے نتائج یہ بھی بتاتے ہیں کہ بیان کردہ اشیاء کے ساتھ بالواسطہ سینسرموٹر کے تجربے کی کم سے اعتدال پسند سطح ایک عمل کے موافق اثر پیدا کرنے کے لیے کافی نہیں ہے۔

یہ ممکنہ طور پر اس حقیقت سے منسوب کیا جا سکتا ہے کہ "تصویر شدہ" اشیاء کا تجربہ عام طور پر ان کے "حقیقی" ہم منصبوں کے طور پر ایک ہی عمودی مقام پر نہیں ہوتا ہے (فلموں اور تصویروں کا سامنا عام طور پر مبصر کے سامنے ہوتا ہے، یا کسی ڈسپلے پر جو وہ اپنے ہاتھوں میں پکڑے ہوئے ہوتے ہیں)۔

یہ نتائج یہ ظاہر کرتے ہیں کہ congruency Effects پر مطالعہ کے لیے آئٹم کے مواد کا انتخاب کرتے وقت صرف متعلقہ عمودی مقام کے لیے کنٹرول کرنا (دیکھیں Goodhew & Kidd, 2016) ناکافی ہے: اس طرح کے مطالعے میں، congruency Effects کی عدم موجودگی بھی براہ راست تجربے کی کمی کا نتیجہ ہو سکتی ہے، اور ضروری نہیں کہ ان کے متعلقہ تجرباتی نمونوں میں سینسر موٹر ایکٹیویشن کی عدم موجودگی۔

عمومی بحث

چار تجربات میں، ہم نے جانچا کہ آیا بولنے والے ورڈ پروسیسنگ میں سینسری موٹر کے تجربے کو خود بخود چالو کرتے ہیں جب ان کے پاس لفظ کے حوالہ جات کے ساتھ کوئی براہ راست تجربہ دستیاب نہ ہو۔ اس مقصد کے لیے، ہم نے عمودی مقام سے وابستہ الفاظ استعمال کیے، اور ایک تجرباتی نمونہ استعمال کیا جس میں پچھلے مطالعات نے ورڈ پروسیسنگ کے دوران آٹومیٹک موٹر ہم آہنگی کے اثرات کا مشاہدہ کیا تھا (Lachmair et al.، 2011؛ ​​Öttl et al.، 2017؛ Thornton et al.، 2013) )۔

تجربات 1 اور 2 میں، شرکاء نے کئی الگ الگ سیکھنے کے مراحل میں نئے الفاظ اور ان سے منسلک عمودی مقامات سیکھے، جس میں رات کی نیند کے دوران یادداشت کو مضبوط کیا گیا۔

تجربہ 3 اور 4 میں، ہم نے مانوس، عمودی طور پر وابستہ الفاظ استعمال کیے جن کا حوالہ دینے والے شرکاء نے براہ راست تجربہ نہیں کیا۔ Günther et al کے پچھلے نتائج کے مطابق۔ (2018)، ہم نے کسی بھی تجربے میں اکیلے زبان سے سیکھے گئے الفاظ کے لیے خودکار عمل کے موافقت کے اثرات کا مشاہدہ نہیں کیا، حالانکہ مطالعہ کے موجودہ سیٹ میں حصہ لینے والوں نے زیادہ تر لسانی سیکھنے کے سیاق و سباق میں الفاظ کے ساتھ بہت زیادہ تجربہ کیا، اور اگرچہ ان کے پاس یہ موقع تھا۔ نیند کے دوران یادداشت کا استحکام۔

متبادل وضاحتوں کی بحث

نتائج کا یہ نمونہ صرف آٹھ اشیاء کی محدود تعداد کے استعمال کا نتیجہ نہیں ہے: ایک پائلٹ تجربے میں، گنتھر وغیرہ۔ (2018) نے آٹھ حقیقی الفاظ کے مجموعے کے لیے ایک عمل کے موافق اثر کا مشاہدہ کیا جس کے لیے براہ راست تجربہ دستیاب ہے (بادل یا تہہ خانے)، موجودہ تجربات میں آئٹمز کے برابر تعداد۔ یہ نئے الفاظ کے استعمال کا نتیجہ بھی نہیں ہے: Öttl et al. (2017) نے ان کے آٹھ نئے الفاظ کے سیٹ کے اثر کا مشاہدہ کیا جس کے لیے حوالہ دینے والوں کے ساتھ براہ راست تجربہ دستیاب تھا۔

مزید برآں، Günther et al.(2020) نے بھی آٹھ الفاظ کے سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ایک ہم آہنگی کا اثر دیکھا، دونوں حقیقی الفاظ (تجربہ 1) کے ساتھ ساتھ نئے الفاظ (تجربہ 2) کے لیے۔

پہلے پاور کے تجزیہ کے نتائج پر عمل کرتے ہوئے (دیکھیں Günther et al. }} 9 چاروں مطالعات میں)۔

آخر میں، کسی اثر کی عدم موجودگی کو شرکاء کے الفاظ کو نہ سمجھنے یا انہیں عمودی جہت کے ساتھ منسلک نہ کرنے سے بھی منسوب نہیں کیا جا سکتا، جیسا کہ تجربہ 1 اور 2 میں واضح فیصلے کے کام اور تجربہ 3 اور 4 میں درجہ بندی کے نتائج سے ظاہر ہوتا ہے۔

اصولی طور پر، اس بات کا بھی امکان موجود ہے کہ ہم نے آئٹم کے مواد کی مخصوص خصوصیات اور مطلوبہ ردعمل کے نتیجے میں ہم آہنگی کا اثر نہیں پایا: تمام تجربات میں، شرکاء کو اوپر کی طرف یا نیچے کی طرف حرکت کے ساتھ رد عمل ظاہر کرنا پڑا، جبکہ حوالہ دینے والوں کے ساتھ تعامل پیش کردہ الفاظ میں ضروری نہیں کہ ہاتھ کی عمودی حرکتیں شامل ہوں (مثال کے طور پر، تجربات 1 اور 2 میں زیر زمین شہر یا مصنوعی سورج، یا تجربات 3 اور 4 میں زمین کا مرکز یا مشتری)۔

تاہم، پچھلے مطالعات سے معلوم ہوا ہے کہ یہ لفظی سطح کی مطابقت کا اثر ایک طرف سطح مرتفع، سیارہ، آسمان، بادل، یا فلک بوس عمارتوں اور دوسری طرف دلدل، آبدوز، تہہ خانے، یا زیر زمین چیزوں کے لیے بھی مستقل طور پر پایا جاتا ہے (Lachmairet al. ., 2011)-تمام ہستیوں کے ساتھ جن کے ساتھ ہم استدلال نہیں کرتے ہیں تصورات کے استفسار سے زیادہ عمودی ہاتھ کی حرکت کا استعمال کرتے ہوئے۔

اس طرح ہم اس امکان پر غور نہیں کرتے ہیں کہ خاص طور پر موجودہ مطالعات میں استعمال ہونے والے آئٹم مواد کی یہ خاصیت اثر کی عدم موجودگی کا سبب بنی ہے۔ تاہم، یہ اب بھی ہو سکتا ہے کہ خودکار موافقت کے اثرات غیر تجربہ کار تصورات کے لیے زیادہ ہوتے ہیں جو فطری طور پر اس طرح کی عمودی حرکت کے متحمل ہوں گے، جن کی مستقبل کے مطالعے میں تحقیق کی جا سکتی ہے۔

اس استدلال کے تناظر میں، یہ بھی اہم ہے کہ یہاں پر تحقیق کی گئی ہم آہنگی کا اثر کلاسیکی کارروائی کے جملے کی موافقت کا اثر (ACE؛ Glenberg & Kaschak، 2002) نہیں ہے جو کہ بعض افعال اور مخصوص حرکات کو بیان کرنے والے جملوں کے لیے پایا جاتا ہے۔ اس کے بجائے، یہ خالص لفظی سطح کا اثر ہے۔ یہ خاص طور پر متعلقہ ہے کیونکہ حال ہی میں کلاسیکی ACE کی وشوسنییتا پر سوالیہ نشان لگایا گیا ہے (Papesh, 2015)، خاص طور پر چونکہ ایک بڑی کثیر لیبارٹری تعاون اس کی نقل تیار کرنے میں ناکام رہی ہے (Morey et al.، پریس میں)۔

تاہم، ACE پر ہونے والی اس بحث میں ابھی تک لفظ کی سطحی خصوصیات پر غور نہیں کیا گیا، جو کہ بہت سے مختلف مطالعات میں قابل اعتماد طور پر دیکھا گیا ہے (Dudschig et al. ال۔ ان مطالعات میں جہاں اس لفظ کی سطحی افادیت کا مشاہدہ نہیں کیا گیا تھا، اس کو یا تو محرک اور رسپانس سیٹ (Dudschig & Kaup، 2017) دونوں میں عمودی جہت کی کمی کی وجہ سے منسوب کیا جا سکتا ہے یا جیسا کہ یہاں پیش کردہ مطالعات میں، مخصوص لفظ سے مواد (غیر تجربہ کار حوالہ جات کے لیے ناول ورڈ لیبلز؛ موازنہ کریں Günther et al.,2018)۔

اس لفظی سطح کی ظاہری مضبوطی کو دیکھتے ہوئے، 4 ہم اس بات کا امکان نہیں سمجھتے کہ موجودہ مطالعے کے کالعدم نتائج کسی عام غیر نقل پذیری کا نتیجہ ہیں۔

نظریاتی مضمرات

ہمارے نتائج ان اکاؤنٹس کے مطابق ہیں جو یہ بتاتے ہیں کہ لینگویج پروسیسنگ ہمیشہ سینسری موٹر کے تجربے کو خودکار طور پر فعال نہیں کرتی ہے (دیکھیں Lebois et al. جب ٹاسک کی ضرورت ہوتی ہے (Günther et al., 2020; Ostarek & Huettig, 2019) تاہم، ہمیں اس وضاحت کو بڑھانے کی ضرورت ہے: جیسا کہ پچھلے مطالعات سے ظاہر ہوتا ہے، اس طرح کے خودکار عمل کے موافقت کے اثرات بھی اس وقت سامنے آتے ہیں جب الفاظ کے حوالہ جات کے ساتھ براہ راست تجربہ دستیاب ہوتا ہے، قطع نظر چاہے وہ معروف مانوس الفاظ ہوں (Lachmair et al., 2011) یا نئے سیکھے ہوئے نئے الفاظ (Öttl et al., 2017)۔

دوسری طرف، جب وہ براہ راست تجربہ غائب ہوتا ہے، تو ہم ایسے کوئی اثرات نہیں دیکھتے، نہ ہی ناول (تجربہ 1 اور 2) اور نہ ہی مانوس الفاظ (تجربہ 3 اور 4) کے لیے۔ اس طرح، سینسرموٹر کا تجربہ خود بخود چالو کیا جا سکتا ہے یہاں تک کہ جب کام کی ضرورت نہ ہو، لیکن صرف اس صورت میں جب حوالہ دینے والے کے ساتھ براہ راست تجربہ دستیاب ہو اور لسانی محرک سے کافی مضبوط روابط قائم ہوں۔

اس طرح ہم ان عوامل کی نشاندہی کر سکتے ہیں جو لینگویج پروسیسنگ کے دوران سینسرموٹر کے تجربے کو فعال کرنے کا باعث بنتے ہیں۔ پچھلی تحقیق سے معلوم ہوا ہے کہ تصورات کو سینسری موٹر کے تجربے سے جوڑا جا سکتا ہے (Lachmairet al., 2011)، اور یہ کہ یہ کنکشن براہ راست حوالہ دینے والے کے ساتھ تجربے کے ذریعے قائم کیے جا سکتے ہیں (Öttl et al.,2017)، بلکہ بالواسطہ طور پر زبان کے ذریعے بھی (Günther et al. .،2020)۔

آیا یہ معلومات کسی دیے گئے سیاق و سباق میں چالو ہوتی ہے تو اس کا انحصار اس بات پر ہوتا ہے کہ اس "سینسری موٹر سکیما" کو کس حد تک نمایاں کیا گیا ہے۔ ایسی صورتوں میں جہاں سینسرموٹر کے تجربے سے تعلق مضبوطی سے قائم ہو، جو مثال کے طور پر براہ راست حوالہ دینے والے تجربے کے نتیجے میں ہو سکتا ہے، یہ معلومات بطور ڈیفالٹ نمایاں ہے اور اس طرح آسانی سے چالو ہو جائے گی چاہے کام کی ضرورت نہ ہو (جیسا کہ اصل Stroop ٹاسک؛ Stroop، 1935) )۔ تاہم، تب بھی کام (یعنی وہ سیاق و سباق جس میں زبان کی پروسیسنگ ہوتی ہے) کو کم از کم اس "سینسری موٹر اسکیما" کو کم سے کم نمایاں بنانا ہوتا ہے: جب آئٹم سیٹ میں عمودی جہت کی سلینسی کو کم کرتے ہوئے (عمودی جہت سے متعلق الفاظ کو شامل کرکے) ساتھ ہی جوابی سیٹ (عمودی جوابات کے علاوہ افقی کو بھی شامل کرکے)، Lachmair et al.(2011) کی طرف سے مشاہدہ کیا گیا عمل موافقت کا اثر غائب ہو جاتا ہے (Dudschig & Kaup, 2017)۔

دوسری طرف، یہاں تک کہ ایسے معاملات میں جہاں سینسری موٹر کے تجربے سے تعلق کمزور ہے- مثال کے طور پر، جب براہ راست حوالہ دینے کا تجربہ غائب ہے- اسے اب بھی ہاتھ میں کام اور پروسیسنگ کی سطح پر منحصر کیا جا سکتا ہے: Günther et al. (2020) جملوں کے لیے صرف زبان سے سیکھے گئے نئے الفاظ کے لیے عمل سے مطابقت رکھنے والے الفاظ کا مشاہدہ کریں، جن کے لیے لازمی طور پر معنی تک رسائی اور جملے کے مندرجات کی نقل کی ضرورت ہوتی ہے۔ زبان خود بخود اتنی نمایاں نہیں ہوتی کہ بے ساختہ چالو ہو جائے۔

اصولی طور پر، یہ اب بھی ہو سکتا ہے کہ براہ راست حوالہ دینے والے تجربے کی دستیابی یہاں کھیل میں فیصلہ کن عنصر نہیں ہے۔ مثال کے طور پر، کوئی یہ فرض کر سکتا ہے کہ سینسری موٹر سمولیشنز حقیقی براہِ راست تجربے کا کردار ادا کر سکتے ہیں: اگر شرکاء کو مسلسل نئے سیکھے ہوئے الفاظ، جیسے Youscratch your mende جب انہیں معلوم ہوا کہ ایک mende abionic foot ہے، تو یہ نقلی حرکتیں اس کے لیے کافی ہو سکتی ہیں۔ الفاظ اور سینسرموٹر کی معلومات کے درمیان مضبوط روابط قائم کریں۔

درحقیقت، اس طرح کے جملوں کی معقولیت کو جانچنا گونتھر ایٹ ال (2020) کے ذریعہ استعمال کیا گیا امتحانی مرحلہ تھا۔ اگر ہم ایک تجرباتی سیٹ اپ کا تصور کرتے ہیں جہاں اس طرح کے قابل فہم فیصلے ٹیسٹ کے مرحلے کے بجائے سیکھنے کے مرحلے کو تشکیل دیتے ہیں، تو کوئی ممکنہ طور پر خودکار موافقت کے اثرات کا مشاہدہ کرنے کی توقع کر سکتا ہے جو موجودہ مطالعہ میں موجود نہیں تھے۔ ہم ایسی تحقیقات کو مستقبل کی تحقیق پر چھوڑ دیتے ہیں۔

بہر حال، موجودہ مطالعہ سے ہم یہ نتیجہ اخذ کر سکتے ہیں کہ نہ تو (a) نیند کے ذریعے یادداشت کو مضبوط کرنے کا مرحلہ اور نہ ہی (b) ایک بھرپور لسانی سیکھنے کے سیاق و سباق کے نتیجے میں سینسرموٹر کی کسی بھی پیمائش کے قابل خودکار ایکٹیویشن کا نتیجہ ہوتا ہے جس کا مطلب ہے کہ خالص لسانی تجربے سے سیکھے گئے الفاظ کے پہلو۔

اعترافات ہم شے کے مواد کی تعمیر میں تعاون کے لیے Emmanuel Vrachimis کا شکریہ ادا کرتے ہیں، اور ہمارے طلباء کے معاونین کا ڈیٹا اکٹھا کرنے میں ان کی مدد کے لیے۔ تمام ڈیٹا، تجزیہ سکرپٹ، اور مواد دستیاب ہیںhttps://osf.io/vxrhn۔

Funding Open Access فنڈنگ ​​فعال اور ProjektDEAL کے ذریعے منظم۔

اعلانات

مفادات کا تصادم تمام مصنفین کے پاس اعلان کرنے کے لیے کوئی مفادات کا تنازعہ نہیں ہے جو اس مضمون کے مواد سے متعلق ہیں۔

اخلاقی منظوری اس مطالعہ کو جرمن ریسرچ فاؤنڈیشن (DFG) کی جانب سے ایک ریسرچ فیلوشپ (نمبر 392225719) کے ذریعے مالی اعانت فراہم کی گئی تھی، جسے فریٹز گنتھر کو دیا گیا تھا، اور کولابوریٹو ریسرچ سینٹر 833 (SFB 833) "The Construction of Meaning"/Z2 پروجیکٹ کے لیے مقرر کیا گیا تھا۔ ڈی ایف جی کے ذریعہ سگریڈ بیک اور باربرا کاپ۔ انسانی شرکاء پر مشتمل مطالعات میں انجام پانے والے تمام طریقہ کار ادارہ جاتی تحقیقی کمیٹی کے اخلاقی معیارات اور 1964 کے ہیلسنکی ڈیکلریشن اور اس کے بعد کی ترامیم یا تقابلی اخلاقی معیارات کے مطابق تھے، اور محکمہ کی اخلاقی کمیٹی (Kommission fürEthik in der psychologis) کے ذریعے منظور کیے گئے تھے۔ : Kaup_2018_0907_135۔مطالعہ میں شامل تمام انفرادی شرکاء سے باخبر رضامندی حاصل کی گئی تھی۔

کھلی رسائی یہ مضمون تخلیقی العام انتساب 4 کے تحت لائسنس یافتہ ہے ) اور ماخذ، Creative Commons لائسنس کا لنک فراہم کریں، اور اس بات کی نشاندہی کریں کہ آیا تبدیلیاں کی گئی ہیں۔

اس آرٹیکل میں موجود تصاویر یا دیگر فریق ثالث کا مواد آرٹیکل کے تخلیقی العام لائسنس میں شامل ہیں، الا یہ کہ مواد کو کریڈٹ لائن میں اشارہ کیا جائے۔ اگر مواد آرٹیکل کے تخلیقی العام لائسنس میں شامل نہیں ہے اور آپ کے مطلوبہ استعمال کی قانونی ضابطے کے ذریعہ اجازت نہیں ہے یا اجازت شدہ استعمال سے تجاوز کر گئی ہے، تو آپ کو کاپی رائٹ ہولڈر سے براہ راست اجازت حاصل کرنے کی ضرورت ہوگی۔

حوالہ جات

Baayen, RH, & Milin, P. (2010). رد عمل کے اوقات کا تجزیہ۔ بین الاقوامی جرنل آف سائیکولوجیکل ریسرچ، 3(2)، 12-28۔

Barr, DJ, Levy, R., Scheepers, C., & Tily, HJ (2013)۔ confrmatory hypothesis جانچ کے لیے Randomefects ڈھانچہ: اسے زیادہ سے زیادہ رکھیں۔ جرنل آف میموری اینڈ لینگوئج، 68، 255–278۔

برسالو، ایل ڈبلیو (1999)۔ ادراک کی علامت کے نظام۔ طرز عمل اور دماغی علوم، 22، 637-660۔

Bates, D., Mächler, M., Bolker, B., & Walker, S. (2015). Lme4 کا استعمال کرتے ہوئے لائن آرمکسڈ ایفیکٹس ماڈلز کو فٹ کرنا۔ شماریاتی سافٹ ویئر کا جرنل، 67(1)، 1–48۔

Borghi, AM, Glenberg, AM, & Kaschak, MP (2004). الفاظ کو تناظر میں رکھنا۔ یادداشت اور ادراک، 32، 863–873۔

برینارڈ، ڈی ایچ (1997)۔ سائیکو فزکس ٹول باکس۔ مقامی وژن، 10، 433–436۔

Brysbaert, M., Mandera, P., McCormick, SF, & Keuleers, E. (2019)۔ 62،000 انگریزی لیموں کے لیے الفاظ کے پھیلاؤ کے اصول۔ طرز عمل کی تحقیق کے طریقے، 51، 467–479۔

Brysbaert, M., Stevens, M., Mandera, P., & Keuleers, E. (2016). ہم کتنے الفاظ جانتے ہیں؟ الفاظ کے سائز کا عملی تخمینہ لفظ کی تعریف، زبان کے ان پٹ کی ڈگری اور شریک کی عمر پر منحصر ہے۔ نفسیات میں فرنٹیئرز، 7، 1116۔

کولنز، اے ایم، اور لوفٹس، ای ایف (1975)۔ سیمینٹک پروسیسنگ کا پھیلاؤ ایکٹیویشن تھیوری۔ نفسیاتی جائزہ، 82، 207-428۔

ڈی لیو، جے آر (2015)۔ jsPsych: ویب براؤزر میں طرز عمل کے تجربات بنانے کے لیے جاوا اسکرپٹ لائبریری۔ رویے کی تحقیق کے طریقے، 47، 1-12۔

Dudschig, C., de la Vega, I., De Filippis, M., & Kaup, B. (2014)۔ زبان اور عمودی جگہ: زبان کے عمل کے باہمی رابطوں کے خودکار ہونے پر۔ کورٹیکس، 58، 151–160۔

Dudschig, C., de la Vega, I., & Kaup, B. (2014)۔ مجسم اور دوسری زبان: ایک عمودی اسٹروپ پیراڈیم میں مقامی طور پر منسلک L2 الفاظ اور جذبات L2 الفاظ کی پروسیسنگ کے دوران موٹر ردعمل کی خودکار ایکٹیویشن۔ دماغ اور زبان، 132، 14-21۔

For more information:1950477648nn@gmail.com