विभाजन और स्मृति पर डोमेन ज्ञान का प्रभाव

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किम्बर्ली एम. न्यूबेरी1 और डेनियल पी. फेलर2 और हीदर आर. बेली3'

स्वीकृत: 12 नवंबर 2020 / ऑनलाइन प्रकाशित: 7 जनवरी 2021

# द साइकोनोमिक सोसाइटी, इंक। 2021

साइनोमोरियमयाददाश्त में सुधार के लिए

सार

बहुत से शोधों से पता चला है कि विशेषज्ञों की विशेषज्ञता के क्षेत्र में उनकी याददाश्त बेहतर होती है। इस स्मृति लाभ को विभिन्न एन्कोडिंग तंत्रों, जैसे कि चंकिंग और विभेदन के परिणाम के रूप में प्रस्तावित किया गया है। स्मृति से जुड़ा एक अन्य संभावित एन्कोडिंग तंत्र घटना विभाजन है, जो वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा लोग निरंतर जानकारी को सार्थक, असतत इकाइयों में पार्स करते हैं। पिछले शोध में इस बात के प्रमाण मिले हैं कि विभाजन, कुछ हद तक, टॉप-डाउन प्रोसेसिंग से प्रभावित होता है। आज तक, कुछ अध्ययनों ने विभाजन पर विशेषज्ञता के प्रभाव की जांच की है, और विशेषज्ञता, विभाजन क्षमता और स्मृति पर उनके प्रभाव के बारे में प्रश्न बने हुए हैं। वर्तमान अध्ययन का लक्ष्य दो अलग-अलग डोमेन: बास्केटबॉल और ओवरवॉच के लिए विभाजन और स्मृति क्षमता पर विशेषज्ञता के प्रभाव की जांच करना था। बास्केटबॉल के लिए उच्च और निम्न ज्ञान वाले और ओवरवॉच के लिए कम ज्ञान वाले प्रतिभागियों ने मोटे और महीन अनाज में वीडियो देखे और खंडित किए, फिर स्मृति परीक्षण पूरा किया। विशेष रूप से बास्केटबॉल वीडियो के लिए विशेषज्ञों और नियंत्रण नौसिखियों के बीच विभाजन क्षमता और स्मृति में अंतर मौजूद थे; हालांकि, विशेषज्ञों के विभाजन ने केवल उन गतिविधियों के लिए स्मृति की भविष्यवाणी की जिनके लिए ज्ञान की कमी थी। कुल मिलाकर, इस शोध से पता चलता है कि विशेषज्ञों की बेहतर स्मृति उनकी विभाजन क्षमता के कारण नहीं है और साहित्य के बढ़ते शरीर में योगदान देती है जो विभाजन पर वैचारिक प्रभावों का समर्थन करने वाले साक्ष्य दिखाती है।

कीवर्ड: डोमेन ज्ञान। घटना विभाजन। स्मृति। विशेषज्ञता

डोमेन ज्ञान (किसी विशेष क्षेत्र के लिए शब्दार्थ ज्ञान) पर दशकों के काम से पता चला है कि विशेषज्ञों के पास बेहतर हैस्मृतिउनके विशेषज्ञ क्षेत्र में जानकारी के लिए। इसस्मृतिलाभ को विभिन्न एन्कोडिंग तंत्रों द्वारा समझाया गया है, जिसमें चंकिंग (चेस एंड साइमन, 1973), विभेदन, और इकाईकरण (हर्ज़मैन एंड क्यूरन, 2011) शामिल हैं। हाल ही में, एक और एन्कोडिंग तंत्र को प्रभावित करने के लिए दिखाया गया हैस्मृतिघटना की जानकारी के लिए: घटना विभाजन (बेली एट अल।, 2013; फ्लोर्स, बेली, ईसेनबर्ग, और जैक्स, 2017; न्यूबेरी और

बेली, 2019; सार्जेंट एट अल।, 2013; जैक्स, स्पीयर, वेटेल, और जैकोबी, 2006)।

घटना विभाजन एक एन्कोडिंग तंत्र है जिसमें लोग निरंतर घटना की जानकारी को सार्थक, असतत इकाइयों (जैसे, जैक्स, स्पीयर, निगल, ब्रेवर, और रेनॉल्ड्स, 2007) में पार्स करते हैं। लोग किसी घटना को कैसे विभाजित करते हैं, यह प्रभावित करता है कि वे घटनाओं को कैसे समझते हैं, समझते हैं और याद करते हैं (समीक्षा के लिए, रैडवांस्की एंड जैक्स, 2014 देखें)। यह प्रक्रिया अवधारणात्मक और वैचारिक दोनों कारकों से प्रभावित हो सकती है, जो यह बताती है कि पूर्व ज्ञान किसी घटना को कैसे प्रभावित करता है और कैसे प्रभावित करता है, जो बदले में प्रभावित कर सकता हैस्मृति. जबकि कुछ अध्ययनों से पता चलता है कि डोमेन ज्ञान

इस पांडुलिपि में प्रस्तुत डेटा को पहले नवंबर 2018 में साइकोनोमिक सोसाइटी की 59 वीं वार्षिक बैठक और 2019 के अप्रैल में मिडवेस्टर्न साइकोलॉजिकल एसोसिएशन की 91 वीं वार्षिक बैठक दोनों में प्रस्तुत किया गया था।

* किम्बर्ली एम. न्यूबेरी knewberr@su.edu

1 मनोविज्ञान विभाग, शेनान्डाह विश्वविद्यालय, 600 मिलवुड एवेन्यू, हैल्पिन हैरिसन हॉल 117, विनचेस्टर, वीए 22601, यूएसए

2 लर्निंग साइंसेज विभाग, जॉर्जिया स्टेट यूनिवर्सिटी, अटलांटा, जीए, यूएसए

3 मनोवैज्ञानिक विज्ञान विभाग, कैनसस स्टेट यूनिवर्सिटी, मैनहट्टन, केएस, यूएसए

विभाजन को प्रभावित करता है (उदाहरण के लिए, विशेषज्ञ कम सीमाओं की पहचान करते हैं: ब्लैसिंग, 2015; विशेषज्ञ मोटे सीमाओं पर अधिक सहमत हैं: लेविन, हिर्श-पासेक, पेस, और मिचनिक गोलिंकॉफ, 2017; जैक्स एंड टावर्सकी, 2003), कई प्रश्न बने रहते हैं: किस हद तक करते हैं लोग इस बात पर सहमत हैं कि गतिविधियों को उनके ज्ञान क्षेत्र के भीतर और बाहर कैसे विभाजित किया जाता है? क्या उच्च-डोमेन-ज्ञान वाले व्यक्ति निम्न-डोमेन-ज्ञान वाले व्यक्तियों से अलग तरीके से एन्कोडिंग पर ईवेंट आयोजित करते हैं? यदि हां, तो क्या यह प्रेक्षित की व्याख्या करता हैस्मृतिफायदा?

इस प्रकार, वर्तमान अध्ययन ने विभाजन पर मुख्य ज्ञान के प्रभाव की जांच की औरस्मृतिबास्केटबॉल और ओवरवॉच खेलों की। इन गतिविधियों को उनकी लोकप्रियता के साथ-साथ उनकी सामान्यता के परीक्षण के लिए चुना गया था

विभिन्न गतिविधियों में विभाजन पर ज्ञान प्रभाव। शुरू करने के लिए, घटना अनुभूति के सिद्धांत, घटना विभाजन सिद्धांत, और घटना क्षितिज मॉडल पर चर्चा की जाती है, इसके बाद विभाजन और ज्ञान के बीच संबंध होता है। बाद में, विशेषज्ञता पर साहित्य का वर्णन किया जाता है और घटना विभाजन के साथ एकीकृत किया जाता है, और वर्तमान अध्ययन के बारे में सामान्य भविष्यवाणियां प्रस्तुत की जाती हैं।

घटना विभाजन सिद्धांत

घटना विभाजन सिद्धांत (ईएसटी; कुर्बी एंड जैक्स, 2008; जैक्स एट अल।, 2007) के अनुसार, घटनाओं को लगातार अनुभव किया जाता है, लेकिन उन घटनाओं की धारणा नहीं है। बल्कि, लोग अवधारणात्मक (जैसे, गति, शरीर की स्थिति; न्यूटन, एनक्विस्ट, और बोइस, 1977; जैक्स, 2004) और वैचारिक (जैसे, ज्ञान, लक्ष्य; लेविन एट अल।, 2017; रैडवांस्की एंड जैक्स, 2014; जैक्स,) का उपयोग करते हैं। 2004) चल रही गतिविधि के मानसिक प्रतिनिधित्व के निर्माण के लिए जानकारी, जैसे कि वर्तमान घटना का प्रतिनिधित्व काम करने में होता हैस्मृतिजब तक कोई परिवर्तन नहीं माना जाता है, जिस बिंदु पर नई घटना को प्रतिबिंबित करने के लिए एक नया प्रतिनिधित्व बनाया जाता है (उदाहरण के लिए, जैक्स एट अल।, 2007)। यह अद्यतन प्रक्रिया तब होती है जब अपेक्षा और वास्तविकता के बीच एक बेमेल होता है (रेसकोरला एंड वैगनर, 1972) जो भविष्यवाणी विफलताओं (ज़ैक्स एट अल।, 2007), सुसंगतता की कमी (गर्नस्बैकर, 1991), या परिवर्तनों से प्रेरित होता है। संदर्भ में (क्लेवेट और दावाची, 2017)।

ईएसटी का मानना ​​​​है कि लोग आगामी नीलामियों के लिए भविष्यवाणियां करते हैं, और इन भविष्यवाणियों की सटीकता की निगरानी की जाती है। उदाहरण के लिए, एक बास्केटबॉल खिलाड़ी द्वारा शॉट लगाने के बाद, यह संभावना है कि विपरीत टीम का एक खिलाड़ी गेंद को अंदर की ओर ले जाएगा और उसे कोर्ट के दूसरे छोर पर ड्रिबल करेगा। हालाँकि, जब गेंद वाला खिलाड़ी कोर्ट के विपरीत छोर पर पहुँचता है, तो घटना कम अनुमानित हो जाती है। क्या खिलाड़ी गेंद को पास करेगा या शॉट लेगा? ऐसे समय के बिंदु जब भविष्यवाणियां विफल हो जाती हैं, या जब लोग परिवर्तन को देखते हैं और अपने घटना प्रतिनिधित्व को अद्यतन करते हैं, तो घटना की सीमाएँ कहलाती हैं। शोध से पता चलता है कि एक घटना के भीतर, भविष्यवाणी अधिक होती है, लेकिन घटना की सीमाओं के पार, पूर्वानुमेयता कम होती है (उदाहरण के लिए, रेनॉल्ड्स, जैक्स, और ब्रेवर, 2007; जैक्स, कुर्बी, ईसेनबर्ग, और हारौटुनियन, 2011)। दिलचस्प बात यह है कि लोग लगातार सीमाओं (जैसे, बोवर, ब्लैक, और टर्नर, 1979; हार्ड, टावर्सकी, और लैंग, 2006बी; न्यूटन, 1973; स्पीयर, स्वॉलो, और जैक्स, 2003; जैक्स, टावर्सकी, और अय्यर) पर घटनाओं को मज़बूती से पार्स करते हैं। 2001ए), यहां तक ​​कि 1 साल बाद तक (टेस्ट-रीटेस्ट; स्पीयर एट अल।, 2003)।

एक इकाईकरण प्रतिमान का उपयोग करते हुए अनुसंधान, जिसमें लोग घटनाओं को प्रकट होते हुए देखते हुए सीमाओं को निरूपित करते हैं, यह सुझाव देता है कि घटनाओं को पदानुक्रमित रूप से संरचित किया जाता है (उदाहरण के लिए, न्यूटन, 1973; सार्जेंट एट अल।, 2013; जैक्स, टावर्सकी, एट अल।, 2001ए) इतना बड़ा, मोटे अनाज की घटनाएं छोटे, महीन अनाज वाली घटनाओं से बनी होती हैं (टवर्सकी, जैक्स, और मार्टिन, 2008; जैक्स एंड स्वॉलो, 2007; जैक्स, टावर्सकी, एट अल।, 2001ए)। उदाहरण के लिए, एक कॉलेज बास्केटबॉल खेल में पहला आधा और दूसरा भाग शामिल हो सकता है

आधा। हालांकि, पहली छमाही को आगे छोटे उप-घटनाओं में विभाजित किया जा सकता है, जैसे कि प्रत्येक टीम द्वारा निष्पादित नाटकों की एक श्रृंखला। पिछले काम में व्यक्तिगत अंतर पाया गया है कि लोग किस हद तक ठीक और मोटे अनाज की घटनाओं के बीच संरेखण को समझते हैं (उदाहरण के लिए, हार्ड, लोज़ानो, और टावर्सकी, 2006 ए; कुर्बी एंड जैक्स, 2011; सार्जेंट एट अल।, 2013; जैक्स एट अल। , 2001b), और सबूत बताते हैं कि श्रेणीबद्ध एन्कोडिंग महत्वपूर्ण हो सकती हैस्मृति(कुर्बी एंड जैक्स, 2011)।

महत्वपूर्ण रूप से, घटना क्षितिज मॉडल (रेडवांस्की, 2012), जो घटना विभाजन सिद्धांत (उदाहरण के लिए, रैडवांस्की और जैक्स, 2014, 2017) को शामिल करता है, बताता है कि घटना की सीमाएं अलग-अलग घटना मॉडल में जानकारी को अलग करके पूर्वव्यापी हस्तक्षेप को कम करती हैं, जिससे समग्र रूप से बेहतर होता हैस्मृतिगतिविधि के लिए। वास्तव में, सबूत बताते हैं कि लोग किस हद तक प्रामाणिक विभाजन प्रदर्शित करते हैं (यानी, जिस हद तक वे घटना की सीमाओं के स्थानों पर सहमत होते हैं और बेहतर पदानुक्रमित संरेखण रखते हैं) भविष्यवाणी करते हैं कि वे बाद में गतिविधि को कितनी अच्छी तरह से फिर से सदस्य बनाते हैं (बेली एट अल।, 2013) ; फ्लोर्स एट अल।, 2017; कुर्बी एंड जैक्स, 2011; मैकगैटलिन, न्यूबेरी, और बेली, 2018; न्यूबेरी एंड बेली, 2019; सार्जेंट एट अल।, 2013; जैक्स एट अल।, 2006)।

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विभाजन व्यवहार को क्या प्रभावित करता है?

दो प्रकार के कारक संभावित रूप से विभाजन को प्रभावित करते हैं: अवधारणात्मक और वैचारिक (उदाहरण के लिए, जैक्स, 2004; जैक्स एट अल।, 2007)। विभाजन पर अधिकांश शोध ने अवधारणात्मक संकेतों के प्रभाव पर ध्यान केंद्रित किया है। उदाहरण के लिए, कथित घटना सीमाएँ शरीर की स्थिति (न्यूटसन एट अल।, 1977), स्थानिक स्थान (मैग्लिआनो, मिलर, और ज़्वान, 2001), वस्तु गति (ज़ैक्स एट अल।, 2001 बी), और अवधारणात्मक परिवर्तन के साथ संरेखित होती हैं। (हार्ड एट अल।, 2006बी)। उदाहरण के लिए, बास्केटबॉल में अवधारणात्मक परिवर्तन में गेंद के आसपास होने वाले परिवर्तन शामिल हो सकते हैं (जैसे, पास, शॉट; हफ़ एट अल।, 2017)। इसके अलावा, मस्तिष्क के क्षेत्र जो भावनाओं को संसाधित करते हैं (उदाहरण के लिए, अतिरिक्त गति परिसर) घटना की सीमाओं पर बढ़ी हुई गतिविधि दिखाते हैं (स्पीयर एट अल।, 2003; जैक्स एट अल। 2001 बी), यह सुझाव देते हुए कि गति घटना सीमा धारणा का एक मजबूत भविष्यवक्ता है।

इसके विपरीत, विभाजन पर वैचारिक कारकों के प्रभावों की जांच करने वाला शोध मिश्रित है: कुछ अध्ययनों से पता चलता है कि वैचारिक कारकों का विभाजन पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है (उदाहरण के लिए, हार्ड एट अल।, 2006 बी; हफ एट अल।, 2017; जैक्स, कुमार, अब्राम्स, और मेथा, 2009), जबकि अन्य लोगों का सुझाव है कि वे ऐसा करते हैं (संदर्भ: लॉशकी, लार्सन, मैगलियानो, और स्मिथ, 2015; न्यूबेरी एंड बेली, 2019; परिचित: मैकगैटलिन एट अल।, 2018; स्मिथ, न्यूबेरी और बेली, 2020; जैक्स एंड टावर्सकी, 2003; परिप्रेक्ष्य: न्यूबेरी एंड बेली, 2019; स्कीमा और स्क्रिप्ट्स: बार्टलेट, 1932; मैकगैटलिन एट अल।, 2018; शैंक एंड एबेल्सन, 1977; लक्ष्य: बाल्डविन, बेयर्ड, सैलर और क्लार्क; 2001; वाइल्डर, 1978a, 1978b ; जैक्स, 2004)। उदाहरण के लिए, वाइल्डर (1978a, 1978b) ने दिखाया कि जब गतिविधि लक्ष्य-निर्देशित और पूर्वानुमेय थी, तब की तुलना में एक अभिनेता के लक्ष्य अस्पष्ट थे, यह दर्शाता है कि लक्ष्य प्रभावित करते हैं कि लोग किसी गतिविधि को कैसे देखते हैं। इसी तरह, जैक्स (2004) ने पाया कि जब घटनाओं को यादृच्छिक के विपरीत लक्ष्य-निर्देशित किया गया था, तो आंदोलन ने विभाजन की भविष्यवाणी कम की थी। हालांकि कुल मिलाकर ये परिणाम बताते हैं कि जब लक्ष्य-संबंधी ज्ञान मौजूद होता है, तो लोग किसी घटना को देखते हुए अवधारणात्मक संकेतों पर कम भरोसा करते हैं, प्रभाव मध्यम से छोटे होते हैं।

एक मजबूत हेरफेर: विशेषज्ञता ज्ञान और विभाजन पर हालिया शोध पूर्व ज्ञान के एक मजबूत हेरफेर का उपयोग करने की ओर बढ़ गया है: विशेषज्ञता (उदाहरण के लिए, ब्लैसिंग, 2015; लेविन एट अल।, 2017)। विभाजन पर ज्ञान के प्रभावों का मूल्यांकन करने के लिए विशेषज्ञता का उपयोग ईएसटी और घटना क्षितिज मॉडल के साथ अच्छी तरह से फिट बैठता है क्योंकि पर्याप्त सबूत बताते हैं कि किसी गतिविधि के बारे में पूर्व ज्ञान होने से समान गतिविधियों को देखते समय भविष्यवाणी में सुधार होता है (उदाहरण के लिए, एम्ब्रोसिनी एट अल।, 2013; कानाकोगी और इटाकुरा, 2011; मोलर, ज़िमर, और एशरस्लेबेन, 2015; सोमरविले, वुडवर्ड, और नीधम, 2005), और फिर से खोज से पता चला है कि गतिविधि के लिए पूर्व ज्ञान या अनुभव वाले लोगों के पास भी बेहतर हैस्मृतिउस गतिविधि के लिए (उदाहरण के लिए, बास्केटबॉल: एलार्ड, ग्राहम, और परसालु, 1980; नृत्य: एलार्ड एंड स्टार्क्स, 1991; शतरंज: चेस एंड साइमन, 1973; बेसबॉल: चिसी, स्पिलिच, और वॉस, 1979; ब्रिज: एंगल एंड बुक्सटेल, 1978; मैप्स: गिल्हूली, वुड, किन्नर, और ग्रीन, 1988; संगीत: मीन्ज़ एंड साल्थहाउस, 1998)। यह देखते हुए कि भविष्यवाणी को वह तंत्र माना जाता है जिस पर विभाजन संचालित होता है (उदाहरण के लिए, जैक्स, ब्रेवर, एट अल।, 2001 बी; जैक्स, कुर्बी, एट अल।, 2011) और घटना सीमा पहचान के लिए महत्वपूर्ण हैस्मृति(उदाहरण के लिए, रैडवांस्की एंड जैक्स, 2014), यह सुझाव देगा कि विभाजन व्यवहार औरस्मृतिकिसी ज्ञान या अनुभव की तुलना में गतिविधि के साथ पूर्व ज्ञान या अनुभव होने पर भिन्न हो सकता है।

इस तरह के अनुमान को अवधारणात्मक सीखने (गोल्डस्टोन, 1998) में शामिल अन्य तंत्रों पर ध्यान केंद्रित करने वाले विशेषज्ञता साहित्य में समर्थन दिया गया है: भेदभाव (शुरू में जुड़े हुए श्रेणियों को अलग करने की क्षमता) और इकाईकरण (व्यक्तिगत भागों को कार्यात्मक पूर्ण में एकीकृत करने की क्षमता)। साक्ष्य बताते हैं कि विशेषज्ञ बेहतर निर्णय लेते हैं कि प्रत्येक प्रक्रिया में कब संलग्न होना है (हर्ज़मैन एंड करन, 2011)। गतिशील गतिविधि को एन्कोड करते समय, विशेषज्ञ सूचना की वैचारिक इकाइयों की पहचान करने और अपने डोमेन के भीतर की घटनाओं के लिए बारीक विवरणों के बीच अंतर करने में बेहतर हो सकते हैं (जैसे, पिरास, लोबेटी, और स्क्वैट्रिटो, 2010)। उदाहरण के लिए, एक बास्केटबॉल विशेषज्ञ पिक एंड रोल (यानी, बेहतर भेदभाव) में शामिल चरणों की पहचान करने में सक्षम हो सकता है, जबकि एक नौसिखिया इन चरणों को एक क्रिया के रूप में देख सकता है या बिल्कुल नहीं, या बास्केटबॉल विशेषज्ञ को वही पिक और अनुभव हो सकता है। एक बड़े नाटक के हिस्से के रूप में रोल करें, जबकि नौसिखिए इसे अपनी घटना (यानी, बेहतर इकाईकरण) के रूप में देख सकते हैं। यदि विशेषज्ञ एक साझा ज्ञान आधार के आधार पर सार्थक घटना सीमाओं की पहचान करते हैं जो उनकी भविष्यवाणी सटीकता में सुधार करते हैं, तो कोई उम्मीद कर सकता है कि विशेषज्ञ अधिक मानक विभाजन दिखाएंगे।

क्षमता, घटना सीमा स्थानों पर उच्च समझौते और/या मोटे और ठीक सीमाओं के बेहतर संरेखण के संदर्भ में। 1 दो अध्ययनों ने विभाजन व्यवहार पर विशेषज्ञता के प्रभावों की जांच की है। नृत्य क्षेत्र में, ब्लैसिंग (2015) ने एक नृत्य वाक्यांश के विभाजन पर विशेषज्ञता और आंदोलन-विशिष्ट परिचितता के प्रभावों की जांच की। नर्तकियों और गैर-नर्तकों ने एक नृत्यांगना वाक्यांश को पूरा करने वाले नर्तक के वीडियो देखे और खंडित किए। ब्लैसिंग (2015) ने पाया कि नर्तकियों ने नॉनडांसर्स की तुलना में कम बार खंडित किया, यह सुझाव देते हुए कि विशेषज्ञता विशेषज्ञता के क्षेत्र में घटनाओं के लिए कथित सीमाओं की संख्या को कम करती है। एक अन्य प्रयोग में, ब्लैसिंग ने मध्यवर्ती नर्तकों को एक नृत्य वाक्यांश खंड करके ज्ञान की कारण भूमिका का मूल्यांकन किया, फिर मोटर आंदोलनों को सीखें और अभ्यास करें, और वाक्यांश को फिर से खंडित करें। पहले प्रयोग की तरह, नृत्य वाक्यांश के साथ परिचित और मोटर अनुभव में वृद्धि ने नर्तकियों को कम बार खंडित किया। इसी तरह, लेविन एट अल। (2017) ने पाया कि फिगर स्केटिंग विशेषज्ञों ने ओलंपिक फिगर स्केटिंग रूटीन को विभाजित करते समय नौसिखियों की तुलना में अधिक समान मोटे अनाज की घटनाओं की पहचान की। इन अध्ययनों ने प्रारंभिक साक्ष्य प्रदान किए हैं कि विशेषज्ञता विभाजन व्यवहार को प्रभावित करती है; हालाँकि, कुछ सीमाएँ बनी हुई हैं। एक सीमा यह है कि इन अध्ययनों ने केवल एक-अनाज के आकार में विभाजन का मूल्यांकन किया। उन्होंने या तो कोई विशिष्ट अनाज आकार का निर्देश नहीं दिया (ब्लेसिंग, 2015) या उन्होंने केवल प्रतिभागियों को मोटे अनाज के स्तर पर खंड करने का निर्देश दिया (लेविन एट अल।, 2017)। एक अध्ययन में मोटे और महीन दाने वाले दोनों विभाजनों को शामिल करके, हम छोटी घटनाओं के पदानुक्रमित संरेखण का मूल्यांकन बड़ी घटनाओं में कर सकते हैं, और क्या डोमेन ज्ञान इस संरेखण को बढ़ाता है। गंभीर रूप से, न तो अध्ययन ने अपनी विशेषज्ञता के बाहर किसी डोमेन में विशेषज्ञों की विभाजन क्षमता की जांच की। इसके अलावा, न तो अध्ययन मापा गयास्मृति, इसलिए डोमेन ज्ञान और विभाजन का प्रभावस्मृतिअभी तक मूल्यांकन नहीं किया गया है।

यह देखते हुए कि मानक विभाजन बेहतर से जुड़ा हुआ हैस्मृतिघटनाओं के लिए (बेली एट अल।, 2013; फ्लोर्स एट अल।, 2017; जैक्स एट अल।, 2006), यह संभव है कि विशेषज्ञों की बेहतर स्मृति उनके ज्ञान डोमेन के भीतर गतिविधि के अधिक मानक विभाजन के कारण हो। यदि विभाजन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसे पूर्व ज्ञान और अनुभव के संचय से बढ़ाया जाता है, तो कोई उम्मीद कर सकता हैस्मृतिकेवल अधिक जानकार गतिविधि के लिए उपस्थित होने का लाभ। हालांकि, पूर्व के काम से पता चला है कि लोग पूर्व ज्ञान का उपयोग पुनर्प्राप्ति में अंतराल को भरने के लिए करते हैं (उदाहरण के लिए, हैशर एंड ग्रिफिन, 1978)। इस प्रकार, ज्ञान स्मृति पर विभाजन के प्रभावों को ओवरराइड कर सकता है और कुछ सबूत बताते हैं कि विभाजन और ज्ञान प्रभावित करते हैंस्मृतिस्वतंत्र रूप से (सार्जेंट एट अल।, 2013)। यदि यह सच है, तो कोई उम्मीद कर सकता है कि विभाजन केवल नौसिखिया गतिविधि के लिए स्मृति की भविष्यवाणी करेगा, क्योंकि नौसिखियों को ज्ञान नहीं होगा 1 सेगमेंटेशन आवृत्ति और समझौता अलग हैं। कोई कम बार खंडित हो सकता है, लेकिन फिर भी, समूह द्वारा पहचानी गई कई सीमाओं की पहचान करता है, और इस प्रकार उच्च सहमति होती है।

पहली बार गतिविधि को एन्कोड करते समय उनके द्वारा बनाए गए ईवेंट प्रतिनिधित्व के अलावा, पुनर्प्राप्ति पर भरोसा करने के लिए।

इस प्रकार, वर्तमान अध्ययन ब्लैसिंग (2015) और लेविन एट अल पर विस्तारित हुआ। (2017) विभाजन व्यवहार और इसके संबंध की जांच करकेस्मृतिदो अलग-अलग डोमेन: बास्केटबॉल (खेल) और ओवरवॉच (वीडियो गेम) में उच्च और निम्न ज्ञान वाले लोगों में प्रदर्शन (सरलता के लिए, हम पहले उन्हें क्रमशः "विशेषज्ञ" और "नियंत्रण नौसिखिए" के रूप में संदर्भित करते हैं)। बास्केटबॉल एक सीमित-संपर्क, टीम खेल है जिसमें एक समान लक्ष्य प्राप्त करने के लिए एक साथ काम करने वाले खिलाड़ी शामिल होते हैं (अर्थात, अंक अर्जित करने के लिए घेरा के माध्यम से गेंद को शूट करना)। ओवरवॉच, हालांकि टीम-आधारित भी है, एक मल्टीप्लेयर प्रथम-व्यक्ति शूटर वीडियो गेम है जिसे ब्लिज़ार्ड एंटरटेनमेंट, इंक। © द्वारा विकसित किया गया है। इस अध्ययन में गतिविधियों के रूप में बास्केटबॉल और ओवरवॉच को दो कारणों से चुना गया था। सबसे पहले, दो गतिविधियों का समावेश वर्तमान अध्ययन को इस मायने में अद्वितीय बनाता है कि विशेषज्ञों को उनकी विशेषज्ञता के क्षेत्र के भीतर और बाहर दोनों गतिविधियों पर परीक्षण किया गया था। दूसरा, बास्केटबॉल और ओवरवॉच डांस और फिगर स्केटिंग (जैसे, एरिक्सन एंड स्मिथ, 1991) से अलग हैं, जो अनुसंधान प्रश्नों को एकल-अभिनेता से टीम-आधारित गतिविधियों तक विस्तारित करने की अनुमति देता है।

परिकल्पना

यदि विशेषज्ञता विभाजन व्यवहार को प्रभावित करती है, तो विशेषज्ञों को मोटे अनाज (विभाजन आवृत्ति; ब्लासिंग 2015) पर कम बार खंडित करना चाहिए और अपने विशेषज्ञ क्षेत्र के भीतर गतिविधियों के लिए सीमा स्थानों (विभाजन समझौता; लेविन एट अल।, 2017) पर अधिक सहमत होना चाहिए। वैकल्पिक रूप से, विशेषज्ञ अधिक बार खंडित कर सकते हैं, विशेष रूप से महीन अनाज में, यदि वे अवधारणात्मक प्रक्रियाओं में संलग्न होते हैं जैसे कि बेहतर उप-घटनाओं के बीच बेहतर अंतर करने के लिए भेदभाव (पिरस एट अल।, 2010)। हमने यह भी परिकल्पना की थी कि विशेषज्ञ अपने विशेषज्ञ क्षेत्र (पदानुक्रमित संरेखण) के भीतर गतिविधियों के लिए मोटे और बारीक सीमाओं का अधिक संरेखण दिखाएंगे। हालांकि, अगर अवधारणात्मक संकेतों का वैचारिक कारकों (हार्ड एट अल।, 2006 बी; हफ एट अल।, 2017; जैक्स, स्पीयर, और रेनॉल्ड्स, 2009) की तुलना में विभाजन पर अधिक प्रभाव पड़ता है, तो विशेषज्ञ और नियंत्रण नौसिखिए समान विभाजन व्यवहार प्रदर्शित कर सकते हैं। क्योंकि अवधारणात्मक संकेत (गति) दोनों समूहों के लिए आसानी से उपलब्ध हैं। इसके अलावा, हमने अनुमान लगाया कि विशेषज्ञ बेहतर प्रदर्शन करेंगेस्मृतिविशेषज्ञता अनुसंधान के महत्वपूर्ण निकाय के आधार पर विशेषज्ञता के क्षेत्र में गतिविधियों के लिए प्रदर्शन (समीक्षा के लिए, एरिक्सन एंड स्मिथ, 1991; फर्ले एंड वुड, 2016 देखें)।

पहले के काम से पता चलता है कि मानक विभाजन बेहतर से जुड़ा हुआ हैस्मृतिघटनाओं के लिए (जैसे, बेली एट अल।, 2013)। इस प्रकार, हमने अनुमान लगाया कि विभाजन क्षमता भविष्यवाणी करेगीस्मृतिप्रदर्शन, गतिविधि या डोमेन ज्ञान की परवाह किए बिना, जैसे कि बेहतर विभाजन समझौते और/या पदानुक्रमित संरेखण वाले लोगों की याददाश्त बेहतर होगी। हालाँकि, हमने यह भी भविष्यवाणी की थी कि विभाजन और . के बीच संबंधस्मृतियदि डोमेन ज्ञान में सुधार होता है तो विशेषज्ञ गतिविधि में मजबूत होगास्मृतिविभाजन को बढ़ाकर। वैकल्पिक रूप से, कुछ काम से पता चलता है कि सामान्य ज्ञान विभाजन से स्वतंत्र रूप से स्मृति को प्रभावित कर सकता है (सार्जेंट एट अल।, 2013), जैसे कि लोग ज्ञान पर भरोसा कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, स्कीमा, स्क्रिप्ट, अपेक्षाएं), जब यह उपलब्ध हो, उन्हें याद रखने में मदद करने के लिए गतिविधि, इसके विपरीत कि वे उस गतिविधि के उस विशेष उदाहरण को कैसे एन्कोड (सेगमेंट) करते हैं। इस मामले में, ज्ञान विभाजन और . के बीच संबंध को ओवरराइड कर सकता हैस्मृति, ताकि विशेषज्ञ जो अच्छी तरह से खंडित हों और जो खराब खंड वाले हों, समान मात्रा में जानकारी याद रखें।

वर्तमान अध्ययन

इस प्रयोग का उद्देश्य डोमेन ज्ञान, विभाजन क्षमता और के बीच संबंधों की जांच करना थास्मृतिकिसी के ज्ञान क्षेत्र के भीतर और बाहर की घटनाओं के लिए। पिछले काम ने नृत्य वाक्यांशों के विभाजन (ब्लासिंग, 2015) और एक फिगर स्केटिंग रूटीन (लेविन एट अल।, 2017) पर विशेषज्ञता के प्रभावों को देखा है; हालांकि, इन अध्ययनों ने केवल विशेषज्ञता के क्षेत्र में घटनाओं के लिए विशेषज्ञों के विभाजन व्यवहार का मूल्यांकन किया। इसके अतिरिक्त, विभिन्न विभाजन अनाजों के पदानुक्रमित संरेखण और उनके प्रभावस्मृतिइस संदर्भ में मूल्यांकन किया जाना बाकी है। वर्तमान प्रयोग में, बास्केटबॉल और ओवरवॉच विशेषज्ञों और नियंत्रण नौसिखियों ने बास्केटबॉल और ओवरवॉच के वीडियो देखे और विभाजित किए। भर्ती के मुद्दों के कारण, अध्ययन में केवल ओवरवॉच विशेषज्ञों के एक बहुत छोटे नमूने ने भाग लिया (विधि अनुभाग देखें)। वर्तमान प्रयोग अंततः बास्केटबॉल विशेषज्ञों के विभाजन की तुलना में विषयों पर केंद्रित था औरस्मृतिबास्केटबॉल के लिए (विशेषज्ञता का क्षेत्र) और ओवरवॉच (विशेषज्ञता के बाहर का क्षेत्र) वीडियो के साथ-साथ विभाजन के बीच के विषयों की तुलना औरस्मृतिबास्केटबॉल विशेषज्ञों और नियंत्रण नौसिखियों के बीच बास्केटबॉल गतिविधियों के लिए।

तरीका

प्रतिभागियों को कान्सास स्टेट यूनिवर्सिटी (केएसयू) से कुल 165 प्रतिभागियों (तालिका 1 देखें) की भर्ती की गई थी। प्रतिभागियों को मनोविज्ञान पाठ्यक्रमों और अन्य से भर्ती किया गया था

पूरे परिसर में संगठन। ओवरवॉच विशेषज्ञों की भर्ती बढ़ाने के लिए, अध्ययन को केएसयू ईस्पोर्ट्स क्लब के माध्यम से विज्ञापित किया गया था, जो ओवरवॉच वीडियोगेम खिलाड़ियों और प्रशंसकों के लिए पेशेवर प्रतिस्पर्धा और दर्शकों को बढ़ावा देता है। भर्ती में 35 बास्केटबॉल विशेषज्ञ (ओवरवॉच नौसिखिए), 12 ओवरवॉच विशेषज्ञ (जिनमें से तीन बास्केटबॉल नौसिखिए थे, जिनमें से नौ में "मध्यवर्ती" या विशेषज्ञ बास्केटबॉल स्कोर थे), 61 नियंत्रण नौसिखिए (दोनों गतिविधियों में नौसिखिए), दो अवर्गीकृत, और 55 " मध्यवर्ती" व्यक्ति जिन्होंने नौसिखिए से ऊपर, लेकिन दोनों क्षेत्रों में विशेषज्ञ सीमा से नीचे स्कोर किया (नीचे ज्ञान सर्वेक्षण देखें)।

वर्तमान प्रयोग के लिए भविष्यवाणियां "विशेषज्ञ" बनाम "नियंत्रण नौसिखिया" तुलना पर आधारित थीं। केवल विशेषज्ञ या नियंत्रण नौसिखिए के मानदंडों को पूरा करने वाले व्यक्तियों को मुख्य विश्लेषणों में शामिल किया गया था। किसी भी गतिविधि के लिए "मध्यवर्ती" श्रेणी में स्कोर करने वाले प्रतिभागियों को केवल खोजपूर्ण विश्लेषण में शामिल किया गया था जहां ज्ञान को निरंतर चर के रूप में माना जाता था (पूरक सामग्री देखें)। दुर्भाग्य से, कई महीनों तक ईस्पोर्ट्स के ओवरवॉच खिलाड़ियों को लक्षित करने के बाद भी, ओवरवॉच विशेषज्ञों की भर्ती मुश्किल साबित हुई। इसलिए, कम नमूना आकार के कारण, वर्तमान प्रयोग के मुख्य विश्लेषण भी इस समूह को बाहर कर देते हैं (हालांकि वे पूरक सामग्री में खोजपूर्ण विश्लेषण में शामिल हैं)। इसके अतिरिक्त, तकनीकी मुद्दों के कारण आठ प्रतिभागियों का डेटा (दो बास्केटबॉल विशेषज्ञ, दो नियंत्रण नौसिखिए, दो मध्यवर्ती और दो अवर्गीकृत) खो गए थे। प्रतिभागियों को पाठ्यक्रम क्रेडिट के साथ मुआवजा दिया गया था या एक उपहार कार्ड रैफल में प्रवेश किया गया था, इस पर निर्भर करता है कि उन्हें कहाँ भर्ती किया गया था।

क्योंकि प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से समूहों को नहीं सौंपा गया था, सभी प्रतिभागियों ने संज्ञानात्मक उपायों (प्रसंस्करण गति, शब्दावली, अर्थ ज्ञान, और काम करने की एक श्रृंखला को पूरा किया)स्मृति; पूर्ण विवरण के लिए पूरक सामग्री देखें) व्यक्तिगत अंतरों का आकलन करने के लिए जिन्हें अन्यथा संभावित विभाजन के रूप में समझाया जा सकता है औरस्मृतिप्रभाव। शून्य परिकल्पना के साक्ष्य के परीक्षण के लिए बेयस कारकों का उपयोग किया गया था (यानी, समूहों के बीच कोई अंतर नहीं; तालिका 2 देखें)। 1 से कम के बेयस कारकों ने इन संज्ञानात्मक क्षमताओं पर समूहों के बीच कोई अंतर नहीं होने का सुझाव देते हुए अशक्त (जैसे, वेट्ज़ेल और वैगनमेकर, 2012) के लिए पर्याप्त सबूत सुझाए।

सामग्री

ज्ञान सर्वेक्षण बास्केटबॉल और ओवरवॉच में विशेषज्ञों और नौसिखियों की पहचान करने के लिए ज्ञान सर्वेक्षण का उपयोग किया गया था। सर्वेक्षण का बास्केटबॉल हिस्सा फेलर, श्वान, वीमर और मैगलियानो (2018; फ्रेंच और थॉमस, 1987 से अनुकूलित) का एक संशोधित संस्करण था, जैसे कि ओवरवॉच सर्वेक्षण से मेल खाने के लिए इसे 23 प्रश्नों तक कम कर दिया गया था। , जिसे वर्तमान अध्ययन में उपयोग के लिए विकसित किया गया था। बास्केटबॉल और ओवरवॉच दोनों सर्वेक्षणों में प्रत्येक गतिविधि के बारे में सामान्य जानकारी के साथ-साथ सात आत्म-रिपोर्ट परिचित और विशेषज्ञता प्रश्नों के बारे में 23 प्रश्न शामिल थे। सभी प्रश्नों के उत्तर के पाँच विकल्प थे, पाँचवाँ विकल्प (e) हमेशा "मुझे नहीं पता।" विशेषज्ञों की पहचान 17 से 23 के बीच के अंकों के साथ की गई, जबकि नौसिखियों की पहचान 0 से 7 के बीच के अंकों के साथ की गई (ज्ञान सर्वेक्षणों का उपयोग करते हुए पिछले काम से प्रतिशत कटऑफ के आधार पर; रॉसन एंड वैन ओवरशेल्ड, 2008)। दोनों सर्वेक्षण परिशिष्ट में शामिल हैं।

वीडियो इस प्रयोग में पांच वीडियो का इस्तेमाल किया गया (एक अभ्यास; चार प्रयोगात्मक)। अभ्यास वीडियो में एक व्यक्ति को जहाज बनाने के लिए लेगोस (155 सेकेंड) का उपयोग करते हुए दिखाया गया है। दो प्रयोगात्मक वीडियो कॉलेज बास्केटबॉल खेल थे; विशेष रूप से, मेम्फिस बनाम यूसीएलए (153 एस; तीन कट) और मोंटाना बनाम वेबर स्टेट (130 एस; नौ कट; फेलर एट अल।, 2018)। अन्य दो प्रयोगात्मक वीडियो ओवरवॉच टूर्नामेंट मैच थे; विशेष रूप से, ह्यूस्टन बनाम बोस्टन (144 सेकेंड; 11 कट) और लंदन बनाम फ्लोरिडा (135 सेकेंड; सात कट)। सभी प्रायोगिक वीडियो निरंतर गेमप्ले (कार्रवाई निरंतरता बनाए रखने) की छोटी क्लिप थे, जो धारणा पर कटौती के प्रभाव को कम करने के लिए लंबे वीडियो से लिए गए थे, हालांकि शोध से पता चलता है कि अधिकांश कट बिना पहचाने जाते हैं और विभाजन को प्रभावित नहीं करते हैं (मैग्लिआनो एंड जैक्स, 2011; टीजे स्मिथ एंड हेंडरसन, 2008)। इसके अतिरिक्त, घटना अनुभूति साहित्य के साक्ष्य से पता चलता है कि दृष्टिकोण परिवर्तन भी उन घटनाओं को प्रभावित नहीं करते हैं जिन्हें माना जाता है (निगल, केम्प, और सिमसेक, 2018)। ओवरवॉच वीडियो को इसलिए चुना गया क्योंकि वे ओवरवॉच विशेषज्ञों द्वारा खेले जाने वाले पेशेवर रूप से रिकॉर्ड किए गए गेम थे। प्रतिभागियों ने सभी प्रयोगात्मक वीडियो दो बार देखे (एक बार प्रति विभाजन अनाज)।

टिप्पणी। कोष्ठक में माध्य की मानक त्रुटि। पत्र तुलना और पैटर्न तुलना दोनों प्रसंस्करण गति के उपाय थे। वस्तु का नामकरण और शब्दावली दोनों शब्दार्थ ज्ञान के उपाय थे। R-SPAN काम करने का पैमाना थास्मृतिक्षमता। बीएफ=बेयस फैक्टर, शून्य के लिए सबूत।

इकाईकरण कार्य इकाईकरण कार्य (न्यूटसन, 1973) का उपयोग प्रतिभागियों की धारणा के एक स्पष्ट उपाय के रूप में किया गया था

तालिका 3 विशेषज्ञता समूह द्वारा ज्ञान स्कोर

बास्केटबॉल विशेषज्ञ नियंत्रण (नौसिखिया)

वीडियो में घटना की सीमा। वीडियो देखते समय, प्रतिभागियों को हर बार "गतिविधि की एक सार्थक इकाई समाप्त होने और दूसरी शुरू होने पर" स्पेस बार को दबाने के लिए कहा गया था। प्रतिभागियों को बड़े . की पहचान करने का निर्देश दिया गया था

(मोटे) या छोटे (ठीक) स्पेस बार को दबाकर सार्थक गतिविधि की इकाइयाँ (जैसे, सार्जेंट एट अल।, 2013)। एक अभ्यास वीडियो का उपयोग करके प्रतिभागियों को इस कार्य पर आकार दिया गया था (देखें जैक्स एट अल।, 2009)। आकार देने की प्रक्रिया में प्रतिभागियों को प्रयोगात्मक परीक्षणों पर आगे बढ़ने के लिए कम से कम 3 बड़ी (मोटे) इकाइयों या 6 छोटी (महीन) इकाइयों की पहचान करने की आवश्यकता होती है। यदि इस सीमा को पूरा नहीं किया गया था, तो प्रतिभागियों को यह कहते हुए प्रतिक्रिया मिली कि अन्य लोग आमतौर पर अधिक इकाइयों की पहचान करते हैं; हालांकि, उन्हें इस बात का स्पष्ट उदाहरण नहीं दिया गया था कि वीडियो में गतिविधियों को कैसे विभाजित किया जा सकता है। इस संदेश को प्राप्त करने के बाद, प्रतिभागियों ने आकार देने की प्रक्रिया को तब तक दोहराया जब तक कि वे दहलीज पार नहीं कर लेते।

घटना स्मृति उपाय

मान्यतास्मृतिदो-वैकल्पिक मजबूर-पसंद परीक्षण का उपयोग करके मूल्यांकन किया गया था। प्रति वीडियो 20 परीक्षण थे, प्रत्येक में एक लक्ष्य और एक विचलित करने वाली छवि थी, साथ ही साथ-साथ प्रस्तुत की गई थी। लक्षित चित्र हमेशा प्रतिभागियों द्वारा देखे गए वीडियो से आते हैं, और ध्यान भंग करने वाली छवियां हमेशा उसी वीडियो के भाग से आती हैं जिसे प्रतिभागियों ने नहीं देखा था। छवि जोड़े का प्रस्तुति क्रम प्रत्येक प्रतिभागी के लिए समान था। प्रतिभागियों को प्रत्येक सही ढंग से पहचानी गई छवि (कुल 20 अंक तक) के लिए 1 अंक प्राप्त हुआ। प्रतिभागियों के अंकों को अनुपात सही बताया गया।

आदेशस्मृतिड्यूब्रो और दावाची (2014) द्वारा उपयोग किए गए माप के आधार पर, दो-वैकल्पिक मजबूर-पसंद परीक्षण का उपयोग करके 2 ऑर्डर मेमोरी का मूल्यांकन किया गया था। प्रत्येक वीडियो के लिए, प्रतिभागियों को कंप्यूटर पर आठ छवि जोड़े प्रस्तुत किए गए थे। सभी चित्र वीडियो के प्रतिभागियों द्वारा देखे गए। स्क्रीन पर "अधिक हाल का?" बताते हुए एक संकेत दिखाई दिया, और प्रतिभागियों को निर्देश दिया गया कि वे हाल की कार्रवाई को दर्शाने वाली छवि चुनें।

डिजाइन और प्रक्रिया

विशेषज्ञता विषयों के बीच चर थी। प्रतिभागियों (NBasketballExperts=33, NControlNovices=59) को बास्केटबॉल और ओवरवॉच के बारे में ज्ञान सर्वेक्षण (नौसिखिया 7 से कम या उसके बराबर; विशेषज्ञ 17 से अधिक या उसके बराबर; तालिका 3 देखें) के बारे में उनके स्कोर के आधार पर समूहीकृत किया गया था। ; विश्लेषण के लिए पूरक सामग्री देखें कि

एक सतत चर के रूप में विशेषज्ञता शामिल करें, जिसमें मध्यवर्ती ज्ञान वाले प्रतिभागी शामिल हैं)। स्पष्ट होने के लिए, बास्केटबॉल विशेषज्ञ समूह में सभी लोग भी ओवरवॉच में नौसिखिए थे, जो नियंत्रण समूह के उन लोगों से अलग थे, जिन्हें दोनों गतिविधियों में नियंत्रण नौसिखियों के रूप में पहचाना गया था। गतिविधि (बास्केटबॉल और ओवरवॉच) को भीतर के विषयों के रूप में माना जाता था, जैसे कि सभी प्रतिभागियों ने दोनों गतिविधियों के वीडियो देखे और विभाजित किए। प्रतिभागियों ने प्रत्येक वीडियो को दो बार विभाजित किया: एक बार प्रति अनाज (मोटे बनाम बारीक)। प्रतिभागियों के बीच वीडियो और ध्यान भंग करने वाले कार्यों को संतुलित किया गया। सेगमेंटेशन ग्रेन को संतुलित किया गया था, जैसे कि प्रतिभागियों ने सभी वीडियो को एक ग्रेन पर विभाजित किया, फिर अंतिम वीडियो के लिए कार्यों के अंतिम ब्लॉक को पूरा करने के बाद, उन्होंने सभी वीडियो को फिर से दूसरे ग्रेन पर (प्रस्तुति के उसी क्रम में) विभाजित किया।

सभी प्रतिभागियों ने तीन या चार के छोटे समूहों में प्रयोगशाला में प्रवेश किया और उन्हें एक कंप्यूटर पर बैठाया गया। उन्होंने पहले एक सूचित सहमति फॉर्म पर हस्ताक्षर किए और फिर ज्ञान सर्वेक्षण पूरा किया। इसके बाद, उन्हें एक जनसांख्यिकी प्रपत्र दिया गया और निर्देश दिया गया कि जब तक कंप्यूटर पर प्रायोगिक कार्यक्रम ने उन्हें ऐसा करने के लिए नहीं कहा, तब तक इसे न भरें। प्रत्येक प्रतिभागी को तब अभ्यास वीडियो के साथ प्रस्तुत किया गया था, जिसने प्रत्येक प्रतिभागी के विभाजन व्यवहार को आकार दिया था, जो भी विभाजन अनाज के आदेश को प्रत्येक प्रतिभागी को सौंपा गया था (यानी, मोटे अनाज के लिए कम से कम तीन बटन प्रेस; ठीक अनाज के लिए कम से कम छह)। आकार देने की प्रक्रिया पूरी करने के बाद, प्रायोगिक परीक्षण शुरू हुआ। प्रायोगिक परीक्षणों में चार ब्लॉक शामिल थे। प्रत्येक ब्लॉक में, प्रयोगात्मक वीडियो प्रस्तुत किया गया था, और प्रतिभागियों को निर्देश दिया गया था कि "किसी भी समय स्पेस बार को दबाएं, जब भी उन्हें लगा कि गतिविधि की एक सार्थक इकाई समाप्त हो गई है और एक नया शुरू हो गया है।" प्रत्येक वीडियो के बाद, प्रतिभागियों ने एक विचलित करने वाला कार्य पूरा किया (यानी, ऊपर सूचीबद्ध व्यक्तिगत अंतर उपायों में से एक), और फिर मान्यता और व्यवस्था पर चले गएस्मृतिकार्य। स्मृति कार्य क्रम संतुलित नहीं था क्योंकि क्रम में लक्ष्य छवियों को देखनास्मृतिकार्य मान्यता कार्य पर प्रतिभागियों की सहायता कर सकता था। आदेश के बादस्मृतिपिछले ब्लॉक के अंतिम वीडियो के लिए कार्य, प्रतिभागियों को फिर से अभ्यास वीडियो दिखाया गया और वैकल्पिक अनाज के लिए विभाजन कार्य पर प्रशिक्षित किया गया। प्रतिभागियों ने फिर प्रत्येक वीडियो को इस नए अनाज पर उसी क्रम में फिर से विभाजित किया जिसमें वीडियो मूल रूप से प्रस्तुत किए गए थे। प्रयोग के अंत में, प्रतिभागियों ने काम पूरा कियास्मृतिकाम। अंत में, उन्हें अपने समय के लिए डीब्रीफ, धन्यवाद और मुआवजा दिया गया।

परिणाम

डेटा तैयारी

भर्ती के मुद्दों ने वर्तमान प्रयोग के विश्लेषणों को बास्केटबॉल विशेषज्ञों (एन=33) और नियंत्रण नौसिखियों (एन=59; ऊपर प्रतिभागी अनुभाग देखें) पर केंद्रित किया। मध्यवर्ती ज्ञान स्कोर और ओवरवॉच विशेषज्ञों वाले व्यक्तियों को पूरक खोजपूर्ण विश्लेषणों में शामिल किया गया था जो ज्ञान को एक सतत चर के रूप में मानते थे (पूरक सामग्री देखें)। अन्यथा, किसी भी बाहरी व्यक्ति की पहचान नहीं की गई थी।

दृष्टिकोण

सामान्यीकृत बहुस्तरीय मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करके मुख्य विश्लेषण किए गए थे। इन तकनीकों में आश्रित उपायों के गैर-सामान्य त्रुटि वितरण (उदाहरण के लिए, गणना डेटा के लिए पॉइसन, द्विपद के लिए रसद) और यादृच्छिक प्रभावों से जुड़े त्रुटि भिन्नता के लिए जिम्मेदार है। इसके अतिरिक्त, प्रायोगिक संस्करण (गतिविधि क्रम और अनाज क्रम के आधार पर) एक महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता नहीं था (सभी ps

>.09)। हमने पहले एन्कोडिंग प्रक्रियाओं (विभाजन आवृत्ति, समझौते और पदानुक्रमित संरेखण) का मूल्यांकन किया और फिर पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं (मान्यता) का मूल्यांकन किया। फिर, हमने आकलन किया कि किस हद तक एन्कोडिंग ने पुनर्प्राप्ति की भविष्यवाणी की है। ध्यान दें कि हमने निरंतर भविष्यवक्ता के रूप में माने जाने वाले ज्ञान के साथ पूर्ण डेटा सेट (एन=157) पर विश्लेषण भी चलाया और परिणामों के सामान्य पैटर्न को दोहराया (पूरक सामग्री देखें)।

क्या डोमेन ज्ञान घटना एन्कोडिंग को प्रभावित करता है?

इकाईकरण इकाईकरण के दो उपायों का उपयोग यह आकलन करने के लिए किया गया था कि लोगों ने सीमाओं के स्थानों पर कितनी अच्छी तरह पहचान की और सहमति व्यक्त की।

सेगमेंटेशन फ़्रीक्वेंसी को प्रति वीडियो बटन प्रेस की कुल संख्या (यानी, कथित घटना सीमाओं की कुल संख्या) के रूप में स्कोर किया गया था। ब्लैसिंग (2015) ने पाया कि विशेषज्ञों ने नौसिखियों की तुलना में कम घटना सीमाओं की पहचान की; इसलिए, हमने विषयों के भीतर अंतर की भविष्यवाणी की थी कि बास्केटबॉल विशेषज्ञ ओवरवॉच वीडियो की तुलना में बास्केटबॉल वीडियो के दौरान अनाज की परवाह किए बिना कम बार सेगमेंट करेंगे। हमें विषयों के बीच अंतर खोजने की भी उम्मीद थी, ताकि बास्केटबॉल विशेषज्ञ बास्केटबॉल वीडियो के लिए नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में कम बार खंडित हों। अंत में, हमें उम्मीद थी कि विशेषज्ञ ज्ञान और गतिविधि की परवाह किए बिना, ठीक अनाज की तुलना में प्रतिभागियों को मोटे अनाज पर कम बार खंडित करना होगा।

इन परिकल्पनाओं की जांच करने के लिए, एक सामान्यीकृत पॉइसन बहुस्तरीय मॉडल का उपयोग समूह, गतिविधि और विभाजन अनाज के निश्चित प्रभावों और प्रतिभागी और वीडियो के यादृच्छिक प्रभावों के पूर्ण भाज्य से विभाजन आवृत्ति की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था (चित्र 1 देखें)। अनाज का एक महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव मौजूद था (z=−49.63, p <.001) जैसे="" कि="" प्रतिभागियों="" ने="" कम="" मोटे="" सीमाओं="" की="" पहचान="" की="" (m="19.51," se="1.80," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [15.94,="" 23.10])="" ठीक="" सीमाओं="" से="" (एम="39.59," एसई="2.76," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [34.11,="" 45.07]),="" ज्ञान="" या="" गतिविधि="" की="" परवाह="" किए="" बिना।="" समूह="" और="" .="" के="" मुख्य="">

गतिविधि महत्वपूर्ण नहीं थी, यह दर्शाता है कि समूहों के बीच या गतिविधियों के बीच कथित घटनाओं की संख्या में कोई आधारभूत अंतर नहीं था; हालांकि, इन निश्चित प्रभावों ने अनाज के साथ बातचीत की। समूह और अनाज के बीच एक महत्वपूर्ण दोतरफा अंतःक्रिया मौजूद थी (z=−11.11, p< .001)="" such="" that="" control="" novices="" identified="" fewer="" fine="" boundaries="" (m="34.95," se="3.22," 95%="" ci="" [28.50,41.39]),="" compared="" with="" basketball="" experts="" (m="47.60," se="4.82," 95%="" ci="" [37.78,="" 57.42]),="" regardless="" of="" activity,="" but="" no="" group="" differences="" were="" present="" at="" the="" coarse="">

ये परिणाम समूह, गतिविधि और विभाजन अनाज (z =−3.17, p =.002) के बीच एक महत्वपूर्ण तीन-तरफ़ा अंतःक्रिया द्वारा योग्य थे, जैसे कि प्रतिभागियों ने पहचान की ओवरवॉच की तुलना में बास्केटबॉल वीडियो के लिए मोटे सीमाओं की तुलना में काफी अधिक बारीक सीमाएँ, और बास्केटबॉल विशेषज्ञों (बास्केटबॉल मोटे: M=19.95, SE=2.42, 95 प्रतिशत CI के लिए यह अंतर अधिक था। [ 15.03, 24.88]; बास्केटबॉल जुर्माना: एम=53.20, एसई=5.55, 95 प्रतिशत सीआई [41.89, 64.51]; ओवरवॉच मोटे: एम =17.61, एसई {{ 27}}.23, 95 प्रतिशत सीआई [13.07, 22.14]; ओवरवॉच जुर्माना: एम =42।00, एसई=5.73, 95 प्रतिशत सीआई [30.34, 53.66]), नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में (बास्केटबॉल मोटे: एम=23.09, एसई=3.56, 95 प्रतिशत सीआई [15.95, 30.23]; बास्केटबॉल जुर्माना: एम=37.43, एसई {{ 54}}.07, 95 प्रतिशत सीआई [31.28, 43.58]; ओवरवॉच मोटे: एम=17.55, एसई=2.50, 95 प्रतिशत सीआई [12.55, 22.56]; ओवरवॉच जुर्माना: एम { {70}}.17, एसई=4.00, 95 प्रतिशत सीआई [24.15, 40.20])। कोई अन्य प्रभाव मौजूद नहीं थे (सभी पीएस> .05)।

इन परिणामों ने इस परिकल्पना का समर्थन नहीं किया कि विशेषज्ञ नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में कम बार खंडित होंगे, विशेष रूप से उनकी विशेषज्ञता के क्षेत्र में गतिविधियों के लिए। इसके बजाय, परिणाम बताते हैं कि विशेषज्ञों और नियंत्रण नौसिखियों ने गतिविधि की परवाह किए बिना समान संख्या में मोटे सीमाओं की पहचान की, और विशेषज्ञों ने अपनी विशेषज्ञता के क्षेत्र में गतिविधियों के लिए अधिक बारीक सीमाओं की पहचान की। यह परिणाम पिछले काम के साथ फिट बैठता है जिसमें दिखाया गया है कि विशेषज्ञ अपने डोमेन के भीतर की घटनाओं के लिए बारीक विवरण के बीच अंतर करने में सक्षम हैं (उदाहरण के लिए, पिरास एट अल।, 2010)।

सेगमेंटेशन एग्रीमेंट से तात्पर्य है कि कथित घटना सीमाओं के स्थानों पर लोग दूसरों के साथ कितनी अच्छी तरह सहमत हैं। उच्च विभाजन समझौता अधिक मानक विभाजन से मेल खाता है। समझौते की गणना करने के लिए, प्रत्येक वीडियो के लिए प्रत्येक घटना सीमा (बटन प्रेस) के चारों ओर एक गाऊसी कर्नेल घनत्व फ़ंक्शन को फिट करके प्रत्येक प्रतिभागी के विभाजन डेटा को सुचारू किया गया था। प्रत्येक वीडियो के प्रत्येक फ़्रेम को 0 से 1 तक का मान प्राप्त हुआ, जो इस संभावना या संभावना को दर्शाता है कि फ़्रेम एक ईवेंट सीमा थी। 1-दूसरी बार के डिब्बे के अनुरूप करने के लिए 25 (यानी, 25 फ्रेम प्रति सेकंड) की बैंडविड्थ का उपयोग किया गया था, जैसे कि प्रतिभागी जहां के करीब फ्रेम करता है

प्रत्येक फ्रेम को मानक सीमाओं के साथ सहसंबद्ध किया गया था। 3 लेविन एट अल के आधार पर। (2017), हमने विषयों के बीच एक महत्वपूर्ण प्रभाव की भविष्यवाणी की है कि बास्केटबॉल विशेषज्ञों का विभाजन समझौता अनाज की परवाह किए बिना बास्केटबॉल वीडियो के लिए नियंत्रण नौसिखियों से अधिक होगा। हालांकि, हमें इन-विषयों के प्रभाव का भी निरीक्षण करने की उम्मीद थी, जैसे कि बास्केटबॉल विशेषज्ञों का विभाजन समझौता ओवरवॉच वीडियो की तुलना में बास्केटबॉल वीडियो के लिए अधिक होगा, चाहे अनाज कुछ भी हो।

इन परिकल्पनाओं का मूल्यांकन करने के लिए, एक सामान्यीकृत रैखिक बहु-स्तरीय मॉडल का उपयोग समूह, गतिविधि और विभाजन अनाज के निश्चित प्रभावों और प्रतिभागी और वीडियो के यादृच्छिक प्रभावों के पूर्ण भाज्य से विभाजन समझौते की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था (चित्र 2 देखें)। अनाज का एक महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव मौजूद था (t=−4.05, p <.001) जैसे="" कि="" महीन="" सीमाओं="" का="" समझौता="" (m=".32," se=".15," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.28,="" .34])="" मोटे="" सीमाओं="" के="" समझौते="" से="" अधिक="" था="" (एम=".26," एसई=".01," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.24,="" .28])।="" हालांकि,="" यह="" प्रभाव="" समूह,="" गतिविधि="" और="" अनाज="" (t="2.29," p=".02)" के="" बीच="" एक="" महत्वपूर्ण="" तीन-तरफा="" बातचीत="" द्वारा="" योग्य="" था।="" ओवरवॉच="" वीडियो="" (एम="" {{33})="" की="" तुलना="" में="" सभी="" प्रतिभागियों="" ने="" बास्केटबॉल="" वीडियो="" (एम=".35," एसई=".01," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.32,="" .38])="" के="" लिए="" उच्च="" सहमति="" दिखाई।="" }="" .22,="" एसई=".01," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.20,="" .24]),="" लेकिन="" विशेषज्ञ="" (एम=".36," एसई=".02," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [="">

.41]) ने नियंत्रण नौसिखियों (एम=.29, एसई=.02, 95 प्रतिशत सीआई [.25, .32]) की तुलना में काफी अधिक समझौता दिखाया, केवल मोटे अनाज पर . भीतर-विषय प्रभाव (डी=.96) विषयों के बीच प्रभाव (डी=.42) से बड़ा था। कोई अन्य प्रभाव महत्वपूर्ण नहीं थे (सभी पीएस> .05)।

ये परिणाम आंशिक रूप से हमारी परिकल्पना का समर्थन करते हैं कि विशेषज्ञों ने अपने विशेषज्ञ डोमेन के भीतर गतिविधियों के लिए नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में बेहतर विभाजन समझौता दिखाया, लेकिन केवल मोटे अनाज पर। हालांकि, याद रखें कि विशेषज्ञों ने नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में अधिक मोटे सीमाओं की पहचान नहीं की है (चित्र 1 देखें)। कुल मिलाकर, यह बताता है कि विशेषज्ञों का बेहतर मोटे विभाजन समझौता अधिक मोटे सीमाओं की पहचान करने के कारण नहीं था, बल्कि बास्केटबॉल के लिए उनके साझा ज्ञान के कारण अधिक समान मोटे सीमाओं की पहचान करने की संभावना थी।

पदानुक्रमित संरेखण वह सीमा है जिस तक प्रत्येक पहचानी गई मोटे सीमा अस्थायी रूप से एक पहचानी गई ठीक सीमा (कुर्बी एंड जैक्स, 2011; सार्जेंट एट अल।, 2013; जैक्स एट अल।, 2001 ए) से मेल खाती है। यह विभाजन संगठन का एक माप है या वह डिग्री जिसमें प्रत्येक प्रतिभागी की मोटे घटनाओं में संबंधित ठीक घटनाओं के समूह शामिल होते हैं (सार्जेंट एट अल।, 2013)। पदानुक्रमित संरेखण को मापने का एक तरीका संलग्नक की गणना करना है, जो उस डिग्री को संदर्भित करता है जिसमें संबंधित ठीक घटनाओं के समूह मोटे घटनाओं (हार्ड, रेचिया, और टावर्सकी, 2011;

एक घटना सीमा की पहचान की गई, जो दूर के फ्रेम की तुलना में एक बड़ा मूल्य प्राप्त करती है। इसके बाद, प्रत्येक फ्रेम या बटन प्रेस के साथ जुड़े होने की संभावना को प्रतिभागियों के बीच मानक घटना सीमाओं को बनाने के लिए औसत किया गया था। अंत में, प्रत्येक प्रतिभागी के विभाजन की संभावना

सार्जेंट एट अल।, 2013)। मोटे बाउंड्री इस आधार पर बनाए गए थे कि वे प्रत्येक वीडियो के लिए निकटतम फाइन बाउंड्री का अनुसरण करते हैं या उससे पहले हैं। प्रत्येक प्रतिभागी का एनक्लोजर स्कोर तब मोटे सीमाओं का अनुपात था जो (बजाय पूर्ववर्ती) निकटतम फाइन बाउंड्री के बाद, संयोग के कारण अपेक्षित बाड़े के लिए लेखांकन। उच्च मान बेहतर संरेखण का संकेत देते हैं। हमने विषयों के बीच प्रभाव की भविष्यवाणी की थी कि बास्केटबॉल विशेषज्ञ, नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में, ओवरवॉच की तुलना में बास्केटबॉल वीडियो के लिए मोटे और ठीक सीमाओं के बेहतर संरेखण का प्रदर्शन करेंगे। हमने भी भविष्यवाणी की थी

इन-विषयों का प्रभाव इस प्रकार है कि बास्केटबॉल विशेषज्ञ स्वयं ओवरवॉच की तुलना में बास्केटबॉल वीडियो के लिए मोटे और महीन सीमाओं के बेहतर संरेखण का प्रदर्शन करेंगे, क्योंकि वे स्वयं ओवरवॉच में नौसिखिए थे।

एक सामान्यीकृत रैखिक बहुस्तरीय मॉडल का उपयोग समूह, गतिविधि और उनकी बातचीत के निश्चित प्रभावों और प्रतिभागी और वीडियो के यादृच्छिक प्रभावों से संलग्नक की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था। समूह का एक महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव (t=2.07, p=.04) और गतिविधि का एक मामूली महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव (t=3.27, p {{7} } .07) मौजूद थे; हालाँकि, इन प्रभावों को एक महत्वपूर्ण द्वारा योग्य बनाया गया था

समूह और गतिविधि के बीच बातचीत (टी=2.03, पी=.04)। बास्केटबॉल विशेषज्ञों ने बास्केटबॉल (M= .57, SE=.03, 95 प्रतिशत CI [.50, .63]) के लिए ओवरवॉच (M=.47 की तुलना में बेहतर एनक्लोजर प्रदर्शित किया। , एसई=.03, 95 प्रतिशत सीआई [.41, .52]), जबकि नौसिखियों को नियंत्रित करें (बास्केटबॉल: एम=.46, एसई=.02, 95 प्रतिशत सीआई [ .42, .51]; ओवरवॉच: M= .43, SE=.02, 95 प्रतिशत CI [.38, .47]), दोनों गतिविधियों में उनकी संलग्न क्षमता में अंतर नहीं था (चित्र 3 देखें)। यह परिणाम हमारी परिकल्पना का समर्थन करता है कि विशेषज्ञों ने अपने विशेषज्ञ डोमेन के भीतर गतिविधियों के बेहतर एन्कोडिंग संगठन को दिखाया।

क्या विशेषज्ञता गतिशील गतिविधियों के लिए स्मृति को प्रभावित करती है?

विशेषज्ञों के साथ किए गए अधिकांश कार्यों से पता चला है कि विशेषज्ञों के पास अपनी विशेषज्ञता के क्षेत्र में जानकारी के लिए बेहतर स्मृति है (समीक्षा के लिए, एरिक्सन एंड स्मिथ, 1991; विसेंट एंड वांग, 1998 देखें)। इसके आधार पर, हमने इन-विषयों के प्रभाव को खोजने की परिकल्पना की, ताकि बास्केटबॉल विशेषज्ञ बेहतर पहचान प्रदर्शित कर सकेंस्मृतिओवरवॉच वीडियो की तुलना में बास्केटबॉल वीडियो के लिए। हमने एक समूह × गतिविधि इंटरैक्शन खोजने की भी परिकल्पना की, ताकि विशेषज्ञ बास्केटबॉल वीडियो के लिए नौसिखियों को नियंत्रित करने से अधिक फिर से सदस्य बन सकें, लेकिन वे अपनी मान्यता में भिन्न नहीं होंगे।स्मृतिओवरवॉच वीडियो के लिए प्रदर्शन।

मान्यता एक सामान्यीकृत लॉजिस्टिक बहुस्तरीय मॉडल का उपयोग समूह, गतिविधि और उनकी बातचीत के निश्चित प्रभावों और प्रतिभागी और वीडियो के यादृच्छिक प्रभावों से मान्यता प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था। समूह और गतिविधि के बीच एक महत्वपूर्ण बातचीत मौजूद थी (z=5.05, p <.001) जैसे="" कि="" बास्केटबॉल="" विशेषज्ञों="" ने="" बास्केटबॉल="" के="" लिए="" बेहतर="" पहचान="" प्रदर्शन="" का="" प्रदर्शन="" किया="" (m=".68," se="" {{5}="" }="" .02,="" 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.63,="" .72]),="" ओवरवॉच="" की="" तुलना="" में="" (एम=".59," एसई=".02," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.55,="" .63]),="" जबकि="" नौसिखियों="" को="" नियंत्रित="" करें="" (बास्केटबॉल:="" एम=".56," एसई=".01," 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.53,.58];="" ओवरवॉच:="" एम=".59," एसई="" {{26="" }}="" .01,="" 95="" प्रतिशत="" सीआई="" [.56,="" .62]),="" गतिविधियों="" में="" उनके="" मान्यता="" प्रदर्शन="" में="" अंतर="" नहीं="" था="" (चित्र="" 4="" देखें)।="" कोई="" अन्य="" प्रभाव="" मौजूद="" नहीं="" थे="" (सभी="" पीएस=""> .05)। यह परिणाम हमारी विशेषज्ञता परिकल्पना का समर्थन करता है और किसी के विशेषज्ञ डोमेन में जानकारी के लिए स्मृति पर विशेषज्ञता के लाभ प्रभाव को दोहराता है।

क्या विशेषज्ञों की बेहतर विभाजन क्षमता स्मृति लाभों की व्याख्या करती है?

विभाजन समझौता किसके साथ जुड़ा हुआ है?स्मृतिघटनाओं के लिए (उदाहरण के लिए, बेली एट अल।, 2013; फ्लोर्स एट अल।, 2017; सार्जेंट एट अल।, 2013); इस प्रकार, हमने उच्च विभाजन क्षमता वाले प्रतिभागियों की परिकल्पना की, गतिविधि की परवाह किए बिना, उनकी याददाश्त भी बेहतर होगी। इसके अतिरिक्त, हमने भविष्यवाणी की थी कि विभाजन समझौता एक समूह के साथ बातचीत करेगा जैसे कि बास्केटबॉल विशेषज्ञ बास्केटबॉल वीडियो के लिए नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में समझौते और स्मृति के बीच एक और भी मजबूत संबंध दिखाएंगे। यह भविष्यवाणी इस विचार पर आधारित है कि ज्ञान विभाजन समझौते में सुधार करेगा, जो बदले में स्मृति में सुधार करेगा।

विभाजन समझौता एक सामान्यीकृत पॉइसन बहुस्तरीय मॉडल का उपयोग विभाजन समझौते, 4 समूह, और गतिविधि और प्रतिभागी और वीडियो के यादृच्छिक प्रभावों के पूर्ण भाज्य से मान्यता प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था। विभाजन समझौते का एक महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव (z=1.96, p =

.05) ने संकेत दिया कि उच्च विभाजन समझौते वाले लोगों के लिए मान्यता वास्तव में बेहतर थी, पूर्व कार्य की नकल करना (बेली एट अल।, 2013; फ्लोर्स एट अल।, 2017; सार्जेंट एट अल।, 2013; जैक्स एट अल।, 2006)। हालांकि, सेगमेंटेशन एग्रीमेंट × ग्रुप 4 हमने यहां मोटे सेगमेंटेशन एग्रीमेंट का इस्तेमाल किया, लेकिन फाइन सेगमेंटेशन एग्रीमेंट ने परिणामों का एक ही पैटर्न तैयार किया।

बातचीत महत्वपूर्ण नहीं थी, यह दर्शाता है कि विभाजन का प्रभावस्मृतिविशेषज्ञों के लिए मजबूत नहीं था।

ज्ञान और गतिविधि के बीच एक महत्वपूर्ण दो-तरफा बातचीत मौजूद थी (z=−2.97, p=.003), जैसे कि बास्केटबॉल विशेषज्ञों की पहचान ओवरवॉच की तुलना में बास्केटबॉल वीडियो के लिए बेहतर थी, लेकिन नौसिखियों को नियंत्रित करती थी ' मान्यता गतिविधि से भिन्न नहीं थी। मोटे विभाजन समझौते और गतिविधि (z=−2.23, p=.03) के बीच एक महत्वपूर्ण दो-तरफा बातचीत ने संकेत दिया कि विभाजन समझौते ने बास्केटबॉल की तुलना में ओवरवॉच के लिए अधिक दृढ़ता से मान्यता की भविष्यवाणी की। हालाँकि, ये दो-तरफ़ा इंटरैक्शन विभाजन समझौते, समूह और गतिविधि के बीच तीन-तरफ़ा बातचीत द्वारा योग्य थे (z=1.90, p=.06)। सेगमेंटेशन अनुबंध ने केवल ओवरवॉच वीडियो में विशेषज्ञों के लिए मान्यता प्रदर्शन की भविष्यवाणी की (r =

.38; चित्र 5 देखें)। कोई अन्य प्रभाव मौजूद नहीं थे (सभी पीएस> .05)।

इन परिणामों ने आंशिक रूप से हमारी परिकल्पना का समर्थन किया कि विभाजन समझौता बेहतर से जुड़ा थास्मृति; हालांकि, विशेषज्ञों के लिए यह संबंध समग्र रूप से मजबूत नहीं था। विशेषज्ञों के विभाजन समझौते ने उनके विशेषज्ञ डोमेन में उनके बेहतर स्मृति प्रदर्शन की व्याख्या नहीं की। बल्कि विशेषज्ञों के विभाजन समझौते ने केवल उनकी भविष्यवाणी की थीस्मृतिअपरिचित गतिविधि के लिए प्रदर्शन, यह सुझाव देते हुए कि विभाजन से स्मृति को अधिक लाभ हो सकता है जब लोगों को किसी गतिविधि को याद रखने में मदद करने के लिए एन्कोडिंग दक्षता पर भरोसा करने की आवश्यकता होती है न कि शब्दार्थ ज्ञान पर।

बहस

वर्तमान अध्ययन ने डोमेन ज्ञान और घटना संज्ञान पर साहित्य को दोहराया और विस्तारित किया, यह मूल्यांकन करके कि क्या

डोमेन ज्ञान विभाजन को प्रभावित करता है औरस्मृतिकिसी के ज्ञान क्षेत्र के भीतर और बाहर की घटनाओं के लिए। कुल मिलाकर, बास्केटबॉल विशेषज्ञों की विशेषज्ञता के क्षेत्र में गतिविधियों के लिए विभाजन और स्मृति क्षमता नियंत्रण नौसिखियों (बीच-समूह तुलना) से भिन्न होती है और यह अपने स्वयं के विभाजन से भी भिन्न होती है औरस्मृतिविशेषज्ञता के अपने क्षेत्र के बाहर गतिविधि के लिए क्षमता (विषयों के भीतर तुलना)। महत्वपूर्ण रूप से, हालांकि, विशेषज्ञों की बेहतर स्मृति उनकी अधिक मानक विभाजन क्षमता का उत्पाद नहीं थी, यह सुझाव देते हुए कि ज्ञान और विभाजन के प्रभाव प्रभावित हो सकते हैंस्मृतिस्वतंत्र रूप से। इन निष्कर्षों के लिए स्पष्टीकरण नीचे दिए गए हैं।

एन्कोडिंग अंतर

सीमा की पहचान विभाजन पर विशेषज्ञता और परिचितता के प्रभावों का मूल्यांकन करने वाले पिछले कार्य में पाया गया है कि कम उप-घटनाओं की पहचान की जाती है क्योंकि लोग किसी गतिविधि के लिए ज्ञान प्राप्त करते हैं, या उससे परिचित होते हैं (उदाहरण के लिए, ब्लैसिंग, 2015; हार्ड एट अल।, 2006 बी; लेविन एट अल।, 2017)। वर्तमान अध्ययन ने इन निष्कर्षों को दोहराया नहीं। मोटे स्तर पर, बास्केटबॉल विशेषज्ञ कथित घटना सीमाओं की संख्या पर नियंत्रण नौसिखियों से अलग नहीं थे। हालांकि, ठीक स्तर पर, विशेषज्ञों ने अधिक घटना सीमाओं की पहचान की, विशेष रूप से उस गतिविधि के लिए जिसमें उन्हें अधिक ज्ञान था। न तो ब्लैसिंग (2015) और न ही लेविन एट अल। (2017) मोटे और महीन सीमा की पहचान के बीच अंतर।

एक संभावना यह है कि विशेषज्ञ अपने विशेषज्ञता क्षेत्र में जानकारी के बीच अंतर करने में बेहतर हैं (हर्ज़मैन एंड कुरेन, 2011)। विशेषज्ञों के बेहतर भेदभाव का मूल्यांकन

गतिशील घटनाओं की धारणा के विपरीत, क्षमताओं को वस्तु वर्गीकरण और सुविधा प्रसंस्करण तक सीमित कर दिया गया है। वर्तमान अध्ययन में साक्ष्य के आधार पर, विशेषज्ञ अपनी विशेषज्ञता के क्षेत्र में गतिशील गतिविधियों के लिए ठीक उप-घटनाओं की पहचान करते समय भेदभाव प्रसंस्करण में संलग्न हो सकते हैं। भविष्य के अध्ययनों को बेहतर ढंग से समझने के लिए मोटे और बारीक विभाजन पर ज्ञान के प्रभाव का मूल्यांकन करना चाहिए कि विशेषज्ञ अपने डोमेन के भीतर घटना संरचना को कैसे समझते हैं।

सीमा समझौता लेविन एट अल। (2017) ने पाया कि फिगर-स्केटिंग विशेषज्ञ फिगर-स्केटिंग रूटीन के भीतर प्रमुख उप-घटनाओं पर सहमत हुए। वर्तमान अध्ययन ने इस प्रभाव को मोटे अनाज के स्तर पर दोहराया। दिलचस्प बात यह है कि मोटे अनाज के विशेषज्ञों के बीच यह उच्च समझौता उनकी अधिक मोटे अनाज की सीमाओं की पहचान करने के कारण नहीं था, क्योंकि उन्होंने नियंत्रण नौसिखियों के रूप में समान संख्या में मोटे सीमाओं की पहचान की थी। प्रतिभागियों द्वारा पहचाने गए मोटे सीमाओं में से, विशेषज्ञों ने बास्केटबॉल के लिए अधिक समान सीमाओं की पहचान की, जबकि नियंत्रण नौसिखियों ने अधिक मूर्खतापूर्ण मोटे सीमा पहचान (निचला समझौता) प्रदर्शित किया। विशेषज्ञ अपने विभाजन का मार्गदर्शन करने के लिए एक समान ज्ञानकोष का उपयोग कर सकते हैं। हालांकि इस अध्ययन में स्पष्ट रूप से परीक्षण नहीं किया गया है, विशेषज्ञ अपने डोमेन में अधिक सहमति प्रदर्शित कर सकते हैं क्योंकि वे घटना सुसंगतता को ट्रैक करने में सक्षम हैं या कम भविष्यवाणी त्रुटियों का अनुभव कर सकते हैं क्योंकि वे परिणामों की एक विस्तृत श्रृंखला का अनुमान लगा सकते हैं। यह भी संभव है कि नौसिखियों की तुलना में सीमाओं की पहचान करते समय विशेषज्ञ अपने समय में अधिक सटीक हो सकते हैं, जो महत्वपूर्ण परिवर्तनों को नोटिस करने में धीमे हो सकते हैं। मोटर धारणा अनुसंधान से पता चलता है कि मोटर विशेषज्ञता कार्रवाई प्रत्याशा को नियंत्रित करती है (बास्केटबॉल: एग्लियोटी, सेसरी, रोमानी, और उर्गेसी, 2008; संगीत: वोलनर और कैनाल-ब्रुलैंड, 2010), जैसे कि पर्यवेक्षक दूसरों के कार्यों का अनुमान लगाने में बेहतर होते हैं जब उनके पास स्वयं अनुभव होता है एक ही क्रिया कर रहे हैं।

मायरिकेटिन

दिलचस्प बात यह है कि विशेषज्ञों और नियंत्रण नौसिखियों के लिए बढ़िया विभाजन समझौता अलग नहीं था, बावजूद इसके कि विशेषज्ञ बास्केटबॉल के लिए अधिक बारीक सीमाओं की पहचान करते हैं। यह संभव है कि ठीक सीमाओं की पहचान अवधारणात्मक संकेतों में परिवर्तन से प्रेरित हो सकती है (उदाहरण के लिए, गति: जब एक बास्केटबॉल खिलाड़ी दूसरे को गेंद पास करता है)। यदि विशेषज्ञ और नौसिखिए दोनों ही अच्छी घटनाओं के अपने विभाजन को निर्देशित करने के लिए गति पर भरोसा करते हैं, तो वे समान सीमाओं की पहचान कर सकते थे।

सीमा संगठन पिछले शोध में पदानुक्रमित संरेखण अंतर (सार्जेंट एट अल।, 2013) पर ज्ञान का कोई प्रभाव नहीं पाया गया है। हालाँकि, वर्तमान अध्ययन में पाया गया कि विशेषज्ञों ने बास्केटबॉल के लिए मोटे और महीन सीमाओं के बेहतर परिक्षेत्र को दिखाया। इसी तरह, फेलर एट अल। (2018) ने पाया कि बास्केटबॉल विशेषज्ञ नौसिखियों की तुलना में बास्केटबॉल खेलों में संरचना को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम थे, वर्तमान अध्ययन में बास्केटबॉल विशेषज्ञों के साथ पाए गए एन्कोडिंग संगठन प्रभावों की अवधारणा को दोहराते हुए। ये अध्ययन सीमाओं के संगठन को कूटबद्ध करने वाले ज्ञान को प्रभावित करते हैं; हालांकि, भविष्य के अनुसंधान को विभाजन पर घटना संरचना के प्रभावों की जांच जारी रखनी चाहिए।

कुल मिलाकर, विशेषज्ञ और नियंत्रण नौसिखिए एन्कोडिंग के अधिकांश आश्रित उपायों पर भिन्न थे, यह सुझाव देते हुए कि विशेषज्ञ अपने ज्ञान क्षेत्र के भीतर गतिशील जानकारी को अपने क्षेत्र के बाहर की जानकारी से अलग तरीके से एन्कोड करते हैं। ये निष्कर्ष ईएसटी का समर्थन करते हैं, उस डोमेन ज्ञान में, प्रभावित विभाजन क्षमता। महत्वपूर्ण रूप से, वर्तमान निष्कर्ष मौजूद नहीं हो सकते थे यदि अनाज का आकार (मोटा और महीन) शामिल नहीं था। इस हेरफेर ने हमें एन्कोडिंग या ऑनलाइन इवेंट प्रोसेसिंग के स्तरों की जांच करने की अनुमति दी, जिस पर ज्ञान का प्रभाव हो सकता है, जो ईएसटी को संशोधित करने या इन प्रभावों को लागू परिदृश्यों (जैसे, शिक्षा) में अनुवाद करने के लिए महत्वपूर्ण है।

पुनर्प्राप्ति अंतर वर्तमान अध्ययन ने विशेषज्ञों के श्रेष्ठ प्रदर्शन को प्रदर्शित करने वाले दशकों के शोध को दोहरायास्मृतिउनके ज्ञान क्षेत्र में जानकारी के लिए। बास्केटबॉल विशेषज्ञों ने नियंत्रण नौसिखियों की तुलना में अधिक सटीक पहचान प्रदर्शन का प्रदर्शन किया, विशेष रूप से बास्केटबॉल वीडियो के लिए, यह सुझाव देते हुए कि ज्ञान की सुविधा हैस्मृति.

क्या एन्कोडिंग पुनर्प्राप्ति की भविष्यवाणी करता है? निर्भर करता है

वर्तमान अध्ययन का एक प्रमुख लक्ष्य यह मूल्यांकन करना था कि किस हद तक विशेषज्ञों की विभाजन क्षमता की भविष्यवाणी की गई हैस्मृतिउनके ज्ञान क्षेत्र में। हमने पाया कि विशेषज्ञों को बास्केटबॉल के बारे में अधिक जानकारी थी, और यह ज्ञान बास्केटबॉल खेल के कुछ हिस्सों को एन्कोडिंग करते समय बेहतर विभाजन क्षमता से जुड़ा था। मोटे विभाजन पर ज्ञान का प्रभाव मध्यम था (डी=.42) और भीतर-विषय प्रभाव बड़ा था (डी=.96), इस प्रकार पिछले काम दिखाने के लिए तुलनीय प्रभाव आकार दिखा रहा था ज्ञान के मध्यम प्रभाव (जैसे, डी=.33; न्यूबेरी एंड बेली, 2019) और विशेषज्ञता के बड़े प्रभाव (जैसे, ƞ2=.26; लेविन एट अल।, 2017)। इसके अलावा, विभाजन क्षमता ने वर्तमान अध्ययन में मान्यता की भविष्यवाणी की, जिसने बेहतर विभाजन समझौते को दिखाते हुए पिछले काम को दोहराया, बेहतर स्मृति से संबंधित था (उदाहरण के लिए, बेली एट अल।, 2013; फ्लोर्स एट अल।, 2017; सार्जेंट एट अल।, 2013) और आम तौर पर घटना क्षितिज मॉडल के चौथे सिद्धांत का समर्थन करता है। हालांकि, यह संबंध केवल तब मौजूद था जब विशेषज्ञों के पास गतिविधि के लिए ज्ञान की कमी थी, यह सुझाव देते हुए कि उनके ज्ञान क्षेत्र में विशेषज्ञों की बेहतर स्मृति बेहतर विभाजन के कारण नहीं थी।

एक व्याख्या यह है कि विभाजन एन्कोडिंग के दौरान आने वाली सूचनाओं को व्यवस्थित और एकीकृत करने में मदद करता है, लेकिन सिमेंटिक ज्ञान संरचनाएं (जब उपलब्ध हो) विभाजन के दौरान बनाए गए एपिसोडिक मेमोरी अभ्यावेदन की तुलना में पुनर्प्राप्ति को अधिक प्रभावित कर सकती हैं। हालांकि, जब गतिविधि के लिए ज्ञान मौजूद नहीं है या गरीब है, तो लोगों के पास उन एपिसोड पर भरोसा करने के अलावा कोई अन्य विकल्प नहीं है।स्मृतिपुनर्प्राप्ति का मार्गदर्शन करने के लिए प्रतिनिधित्व। वर्तमान परिणाम ऐसा प्रभाव दिखाने वाले पहले व्यक्ति नहीं हैं। स्मिथ एट अल। (2020) विभिन्न दैनिक गतिविधियों के साथ प्रतिभागियों की परिचितता में हेरफेर किया और पाया कि विभाजन क्षमता केवल भविष्यवाणी की गई थीस्मृतियुवा और बड़े वयस्कों दोनों के लिए अपरिचित गतिविधियों में सटीकता। यह सुझाव दे सकता है कि विभाजन और ज्ञान दोनों प्रभावित करते हैंस्मृति, लेकिन वे एक दूसरे से स्वतंत्र रूप से ऐसा करते हैं। हालांकि, इस तरह के दावे करते समय हम सतर्क रहना चाहते हैं, क्योंकि हमें यह प्रभाव केवल हमारे विशेषज्ञ समूह (ओवरवॉच वीडियो में सेगमेंटेशन प्रेडिक्टेड मेमोरी) में मिला है, न कि हमारे नौसिखिए समूह में, जिसमें दोनों प्रकार की गतिविधि के लिए ज्ञान की कमी है। इसके अतिरिक्त, विभाजन एकमात्र एन्कोडिंग तंत्र नहीं है जो स्मृति को लाभ पहुंचा सकता है। वर्तमान अध्ययन में बास्केटबॉल विशेषज्ञ अन्य एन्कोडिंग तंत्रों (जैसे, सिमेंटिक चंकिंग या विस्तार) में संलग्न हो सकते हैं ताकि उनके एन्कोडिंग और बास्केटबॉल घटनाओं की पुनर्प्राप्ति का मार्गदर्शन किया जा सके। भविष्य के अनुसंधान को किसी के ज्ञान क्षेत्र के भीतर और बाहर की घटनाओं की जानकारी को याद करते समय स्कीमा और घटना संरचना पर विशेषज्ञों और नौसिखियों की निर्भरता को अलग करने का प्रयास करना चाहिए।

एक अन्य महत्वपूर्ण नोट यह है कि का मापस्मृतिवर्तमान अध्ययन में मान्यता थी। विभाजन और स्मृति के बीच संबंधों की जांच करने वाले पिछले कार्य में याद करने के उपायों का उपयोग किया गया है (उदाहरण के लिए, फ्लोर्स एट अल।, 2017; सार्जेंट एट अल।, 2013)। यह संभव है कि विभाजन पर ज्ञान का प्रभाव औरस्मृतिस्मरण के माध्यम से अधिक प्रमुख हो सकता है। मान्यता याद करने की तुलना में आसान है क्योंकि यह प्रासंगिक संकेत प्रदान करता है और लोगों को पुनर्प्राप्ति और परिचित की भावनाओं पर भरोसा करने की अनुमति देता है (उदाहरण के लिए, ग्रेसर और नाकामुरा, 1982; श्वार्ट्ज, 2018)। दूसरी ओर, स्मरण करो, संकेतों का उपयोग नहीं करता (या सीमित का उपयोग करता है), और यह आवश्यक है कि व्यक्ति जानकारी की पहचान करने के बजाय जानकारी को पुनः प्राप्त करे। यहां, विभाजन की भविष्यवाणी पर ज्ञान के लाभ को देखने के लिए स्मृति प्रभाव काफी बड़ा नहीं हो सकता हैस्मृतिसंकेतों की उपलब्धता के कारण। हमने वर्तमान अध्ययन में रिकॉल का उपयोग नहीं किया, क्योंकि नियंत्रण नौसिखियों को उनके द्वारा देखी गई बातों का वर्णन करने के लिए शब्दावली नहीं जानने से नुकसान हो सकता है।

सिस्टैंच फार्मा स्पेशल

सीमाओं

वर्तमान अध्ययन कुछ सीमाओं के अधीन था। सबसे पहले, ओवरवॉच खिलाड़ियों को लक्षित करने के बाद भी, ओवरवॉच विशेषज्ञों की भर्ती मुश्किल थी। इस कठिनाई का एक हिस्सा एक नए, अधिक लोकप्रिय वीडियो गेम, Fortnite (रैंकर, 2018) की रिलीज़ के साथ दुर्भाग्यपूर्ण समय के कारण हो सकता है। अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क जैसी साइटों के माध्यम से ऑनलाइन वीडियो-गेम विशेषज्ञों की भर्ती करके भविष्य के काम को और अधिक सफलता मिल सकती है। इसके अलावा, भविष्य के काम को विशेषज्ञता के अतिरिक्त डोमेन में इन विशेषज्ञता प्रभावों को दोहराने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। पिछला अध्ययन नृत्य और फिगर स्केटिंग पर केंद्रित था, जो कई विशेषताओं को साझा करता है जैसे कि कोरियोग्राफ किए गए आंदोलनों को सीखना और अक्सर व्यक्ति के कौशल पर निर्भर करता है। वर्तमान अध्ययन के लिए, हमने उन गतिविधियों का चयन किया जिनमें एक अलग कौशल सेट शामिल था; हालाँकि, दोनों गतिविधियाँ टीम-आधारित थीं और इसमें कई खिलाड़ी शामिल थे। इस प्रकार, आज तक परीक्षण किए गए डोमेन की सीमित संख्या को देखते हुए, भविष्य के कार्य को डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

कहा जा रहा है, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि वर्तमान कार्य की योग्यता महत्वपूर्ण बनी हुई है। दोनों विषयों और विषयों के बीच तुलना की गई, जो इस काम को पिछले काम से अलग करता है (उदाहरण के लिए, ब्लैसिंग, 2015; लेविन एट अल।, 2017), और महत्वपूर्ण बात यह है कि नियंत्रण नौसिखियों ने समान विभाजन लाभ नहीं दिखाया। बास्केटबॉल के विशेषज्ञों ने सुझाव दिया कि दिखाए गए प्रभाव ज्ञान में अंतर के कारण थे, न कि उत्तेजनाओं के कारण।

दूसरा, घटनास्मृतिकेवल एक स्मृति कार्य का उपयोग करके मूल्यांकन किया गया था। दुर्भाग्य से, आदेशस्मृतिअत्यंत कम विश्वसनीयता (अल्फ़ा=.22) के कारण परिणाम व्याख्या योग्य नहीं थे। इसके अलावा, रिकॉल का मूल्यांकन शब्दावली में संभावित अंतर के कारण नहीं किया गया था जो बास्केटबॉल और ओवरवॉच की घटनाओं का वर्णन करने की कोशिश करते समय नियंत्रण नौसिखियों को नुकसान में डाल सकता था। हालाँकि, यह देखते हुए कि स्मरण ज्ञान के प्रभावों के प्रति अधिक संवेदनशील हो सकता है (उदाहरण के लिए, एंडरसन और पिचर्ट, 1978; ब्रैंसफोर्ड एंड जॉनसन, 1972), भविष्य के अध्ययनों को शब्दावली सीमा के बावजूद एक रिकॉल उपाय सहित विचार करना चाहिए।

निष्कर्ष

अंततः, इवेंट होराइजन मॉडल और ईएसटी के लिए समर्थन मिला, जो यह सुझाव देता है कि ज्ञान सहायता करता हैस्मृतिऔर वह ज्ञान विभाजन क्षमता को प्रभावित करता है। वर्तमान अध्ययन में पाया गया कि विशेषज्ञता ने घटना विभाजन क्षमता को प्रभावित किया, लेकिन विशेषज्ञों की श्रेष्ठतास्मृतिविशेषज्ञता के क्षेत्र में होने वाली घटनाओं के लिए बेहतर विभाजन क्षमता के कारण नहीं था। विशेषज्ञों और नियंत्रण नौसिखियों के बीच एन्कोडिंग और पुनर्प्राप्ति अंतर दोनों के लिए साक्ष्य मौजूद थे; हालाँकि, प्रारंभिक साक्ष्य बताते हैं कि विभाजन और ज्ञान प्रभावित करते हैंस्मृतिएक दूसरे से स्वतंत्र रूप से।

अनुपूरक सूचना ऑनलाइन संस्करण में https://doi.org/10.3758/s13421-020-01118-1 पर उपलब्ध पूरक सामग्री है।

आभार इस परियोजना से जुड़े सभी लोगों को हार्दिक धन्यवाद: डॉ. हीथर बेली, डॉ. लेस्टर लोस्चकी, और डॉ. जोसेफ मैग्लिआनो, इस परियोजना की संपूर्णता में उनके जबरदस्त मार्गदर्शन और रचनात्मक प्रतिक्रिया के लिए; उत्तेजनात्मक विकास में मदद के लिए डैनियल फेलर और जॉर्डन ब्रैंडनर; मावेरिक स्मिथ, सांख्यिकीय विश्लेषण में उनकी मदद के लिए; डेस्टिनी बेल और डॉ बारबरा पिट्स, उनकी सामान्य प्रतिक्रिया और समर्थन के लिए; जेनिका रोजर्स और स्नातक अनुसंधान सहयोगियों की हमारी टीम, जिसमें जेडन ब्रूना, एलीसन ग्रिफिन, मारिसा मुटो, सिडनी पाचेक, निकोलस पार्कर और रेबेका रयान शामिल हैं, डेटा संग्रह, डेटा स्कोरिंग, डेटा प्रविष्टि और सामान्य प्रतिक्रिया में उनकी मदद के लिए।

ओपन प्रैक्टिस स्टेटमेंट

इस अध्ययन में प्रयुक्त सर्वेक्षण परिशिष्ट में दिए गए हैं। डेटा वर्तमान में लेखकों के पास ईमेल के माध्यम से उपलब्ध है लेकिन केवल ओपन साइंस फ्रेमवर्क (https://osf.io/a{{0}}hz/?view_ के माध्यम से प्रकाशन के बाद उपलब्ध कराया जा सकता है। =1411cb0d128146c697f912de198162e5)। यह प्रयोग पहले से पंजीकृत नहीं था।

लेखक का योगदान के। न्यूबेरी और एच। बेली ने अध्ययन अवधारणा और अध्ययन डिजाइन में योगदान दिया। डी. फेलर ने सर्वेक्षण सामग्री और संदर्भों का योगदान दिया। के. न्यूबेरी ने कार्यक्रम विकास, डेटा संग्रह और डेटा स्कोरिंग में अग्रणी भूमिका निभाई। के। न्यूबेरी ने पांडुलिपि का मसौदा तैयार किया, जबकि डी। फेलर और एच। बेली ने संशोधन प्रदान किए। सभी लेखकों ने पांडुलिपि के अंतिम संस्करण को मंजूरी दी।