De la typicité des différentes mesures de tendance centrale dans la représentation mentale des catégories implicites

• Main Author: Dumesnil, Etienne
• Other Authors: Cousineau, Denis
• Language: fr
• Published: 2011
• Subjects: Catégories; Tendances centrales; Typicité; Diagnosticité; Categories; Central tendencies; Typicality; Diagnosticity; Psychology - Cognitive / Psychologie cognitive (UMI : 0633)
• Online Access: http://hdl.handle.net/1866/4914

Quelle est la nature des représentations que se font les gens des catégories apprises? Il est généralement accepté que le type de tâche d’apprentissage a une influence sur la réponse à cette question. Ceci étant dit, la majorité des théories portant sur les processus de catégorisation élaborées durant les dernières décennies a porté presqu’exclusivement sur des tâches de classifications d’exemplaires. Le mémoire présenté ici avait quatre objectifs principaux. Le premier était de vérifier si une tâche d’apprentissage de catégories implicites par classifications mène davantage à l’intégration de dimensions diagnostiques qu’un apprentissage par inférences. Le deuxième était de vérifier si une tâche d’apprentissage de catégories implicites par inférences entraine davantage l’intégration de dimensions typiques qu’un apprentissage par classifications. Le troisième était d’évaluer si un effet de rehaussement du prototype (« prototype enhancement effect ») pouvait être observé dans le cadre d’un apprentissage par inférences. Le quatrième était de clarifier quelle est la mesure de tendance centrale qui présente réellement un effet de rehaussement du prototype : le mode, la médiane ou la moyenne. Suite aux résultats obtenus, les implications pour trois théories portant sur les processus de catégorisation sont discutées. Les trois théories sont celles des prototypes, des exemplaires et des frontières décisionnelles. === What is the nature of the representations people form of the categories they learn? It is generally accepted that the type of learning task has an influence on the answer to that question. That being said, most of the categorization theories elaborated during the last decades have focused almost exclusively on classification-learning tasks. The master thesis presented here had four objectives. First, to verify if a classification-learning task leads to the integration of more diagnostic dimensions than an inference-learning task in the context of implicit categories. Second, to verify if an inference-learning task leads to the integration of more typical dimensions than a classification-learning task, once again in the context of implicit categories. Third, to evaluate if a prototype enhancement effect can be observed in an inference-learning task. Fourth, to clarify which central tendency measure really presents a prototype enhancement effect: the mode, the median or the mean. Given the results obtained, implications for three categorization theories are discussed. The three theories are prototype theory, exemplar theory and decision-bound theory.