| Summary: | Os modelos básicos da MPR são usados como blocos de construção de uma máquina estocástica que simula o responder operante. A máquina-MPR é então testada sob uma ampla variedade de condições experimentais, e prova sua capacidade de produzir com realismo: (a) distribuições de IRT, (b) padrões do responder intra-sessão, e (c) as relações entre taxa de reforçamento e taxa de resposta sob esquemas de intervalo e de razão. Em outro conjunto de experimentos, o modelo demonstra propriedades emergentes realistas e reproduz fenômenos bem conhecidos no âmbito dos esquemas múltiplos, como (d) contraste comportamental e (e) desaceleração da extinção ambos além do alcance original da MPR. No último capítulo do estudo, a máquina-MPR é dotada de um modelo de controle temporal. Essa nova configuração, chamada tMPR, se mostra capaz de simular (f) o comportamento de timing que emerge sob esquemas previsíveis de intervalo, assim como (g) as propriedades centrais desse tipo de comportamento. O poder de abarcar um vasto domínio de fenômenos operantes com um mecanismo simples que roda sobre um conjunto de parâmetros com valores fixos e o fato de que ela faz isso a partir de uma arquitetura que pode ser facilmente expandida, faz da máquina-MPR uma plataforma útil para a integração de teorias. À medida que outros pesquisadores enriquecerem o framework com novos módulos, ele poderá ajudar a elucidar como diferentes aspectos do comportamento operante interagem uns com os outros, pavimentando a transição de uma análise do comportamento para uma síntese comportamental. === The basic models of MPR are used as the building blocks of a stochastic machine that simulates operant responding. The MPR-machine is then tested under a wide variety of experimental conditions, and proves its ability to produce realistic (a) IRT distributions, (b) within-session patterns of responding, and (c) relations between reinforcement rate and response rate under interval and ratio schedules. In another set of experiments, the model show realistic emergent properties and reproduces well known multiple schedule phenomena, such as (d) behavioral contrast and (e) extinction deceleration all of them beyond the original reach of MPR. In the last chapter of the study, the MPR-machine is embodied with a model of temporal control. The new configuration, named tMPR, proves itself able to simulate (f) the timing behavior that arises under predictable interval schedules as well as (g) the central properties of this behavior. The power to account for a vast domain of operant behavior phenomena with a simple mechanism that runs on a fixed set of parameter values and the fact that it does so based on an architecture that can be easily expanded to accommodate new models makes the MPR-machine a useful platform for theory integration. As other researchers enrich the framework with new modules, it may help to elucidate how different aspects of operant behavior interact with one another, paving the transition from a behavior analysis to a behavioral synthesis.
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