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5.2 REPRÄSENTATION VON BILDERN – VISUELLER CODE

Paivio (1971, ..., 1991): eigenes Imaginales LZG-System

imaginales LZG: insbesondere visuelle/räumliche Inputs codiert räumlich-parallel (nicht sequentiell) liefert ganzheitliche, analoge Abbilder

Viele Untersuchungen, die Unabhängigkeit von visueller und semantischer Codierungen bestätigen:

z.B.: Paivio (1971)Lernen von Listen von Bildern bzw. Listen von WörternBilder von bekannten Objekten werden wahrscheinlich auch benannt. Sollten daher sowohl imaginal als auch verbal verarbeitet werden, was Gedächtnisleistung verbessern sollte.

Bestätigt

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Richardson (1980)Instruktion, sich Bilder zu Objekten vorzustellen, sollte bei konkreten Begriffen besser funktionieren als bei abstrakten.

Bestätigt

Auch: Experimente zum Visuellen Vorstellen (nächster Abschnitt)

ResuméPaivio und die von ihm initiierte Forschung: Nachweis der Existenz eines separaten imaginalen Gedächtnissystems

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Visuelle VORSTELLUNGEN benützen

visuo-spatial sketch-pad (Arbeitsgedächtnis) - Baddeley

( Subkapitel “visual imagery” im Kap 3 von E&K )

Experimente von Shepard & Metzler (1971), Shepard (1973)

Vpn müssen entscheiden, ob 2-dimensionale Objekte identisch sind, bzw. ob 2-dimensionale Abbildungen von 3-dimensionalen Objekten dasselbe Objekt zeigen.

Testabbildungen werden in unterschiedlichen Orientierungen (Verdrehungen) dargeboten.

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Generelles Resultat:Je weiter die Testabbildung gegenüber dem Standard verdreht ist, desto länger die Reaktionszeit.

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Rotation in Ebenenotwenig

Rotation imRaumnotwenig

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Cooper & Shepard (1973)

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Kosslyn, Ball & Reiser (1978): Landkartenaufgaben

Vpn lernen fiktive Landkarte einer Insel mit mehreren Objekten als Orientierungspunkten

Aufgabe:

Vp soll sich Karte vorstellen, und auf bestimmtes Objekt fokussieren

5 Sek später: 2. Objekt wird genannt, Vp soll sich einen schwarzen Punkt vorstellen, der vom 1. zum 2. Objekt fliegt.

Resultat: Benötigte Zeit ist lineare Funktion der Entfernung.

KRITIK: Explizite Instruktion, sich einen sich bewegenden Punkt vorzustellen, könnte das Resultat bewirken

stillschweigendes Wissen der Vpn: wenn Strecke länger, braucht der Punkt länger (Pylyshyn, 1979)

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Experiment von Finke & Pinker (1982)

Bild 1 Bild 2 Vorstellung

Bild 1 dargeboten für 5 Sek - Zufallsmuster von Punkten dann weisser Bildschirm für 1 Sek,dann Bild 2 - Pfeil in beliebiger Orientierung irgendwo am Bildschirm

Vpn muss entscheiden, ob Pfeil auf einen der Punkte von Bild 1 zeigt oder nicht

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Nicht erwähnt: Vp soll Vorstellung bilden

Vom Pfeil zum Punkt “fahren”Entferung

Resultat:Je grösser Entfernung Pfeilspitze – Punkt,desto länger Reaktionszeit

damit kritischer Einwand von Pylyshyn entschärft

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Theorie der visuellen Vorstellungen von Kosslyn (1980, 1994, …)

komplexere Bilder gespeichert als Bildfiles und Propositionale files

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Bildfiles enthalten Koordinaten der Bildpunkte im räumlichen Medium,für ganze Objekte oder Teile von Objekten

Skeletal images: Grundform eines Objektes (viele Details fehlen)

propositionale Files enthalten Eigenschaften (z.B.: hat Flügel, hat Füsse)sowie Beziehungen zwischen diesen Eigenschaften und zentralem Teil des Objektes (z.B. Körper)

VORSTELLUNGSPROZESSEnutzen Bildfiles und propositionale Files, um Vorstellung des Objektes zu generierenBildfiles und propositionale Files miteinander verknüpft

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skeletal image

skeletal image mit angefügten Details aus prop files

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Konzept, Begriff, Kategorie - AbstraktionKlassen von individuellen Realisationen

z.B. Konzept “Hund” umfasst viele einzelne Hunde

Konzept “Bello” umfasst viele einzelne Instanzen dieses konkreten Hundes (Zeitpunkte, Blickwinkel, Eigenschaften (z.B. nass), Zustände (hungrig),etc.)

Abstrakte Begriffe notwendig für Denk- Lernprozesse

Kategorische Klassifikation dient praktisch oft der Vorhersage( induktive Inferenz von Kategorien )z.B.: X ist ein Hund - X wird möglicherweise beissen

6 KONZEPTE und KATEGORIEN

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WIE WERDEN BEGRIFFE (KONZEPTE) REPRÄSENTIERT? (Alle theoretischen Ansätze kompatibel mit Theorie der Propositionalen Netzwerke!)

DEFINIERENDE EIGENSCHAFTEN Begriff definiert durch bestimmte Eigenschaften typische Theorie: Collins & Quillian (1969,1970)

• Bedeutung eines Konzeptes gegeben durch konjunktive (..und..)

Liste von Eigenschaften

• Jede der definierenden Eigenschaften notwendig, alle gemeinsam hinreichend für Klassifikation

• daraus folgt: Kategoriengrenzen eindeutig

• daraus folgt: alle Elemente einer Kategorie gleich repräsentativ

• Sind Begriffe hierarchisch geordnet, hat ein spezieller Begriff alle definierenden Eigenschaften des Oberbegriffes

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Beispiele: gerade ZahlenJunggeselle

•Probleme:

• Schwierigkeit, definierende Eigenschaften zu identifizieren (Mensch = federloser Zweibeiner) (z.B. kommen bestimmte Eigenschaften nicht bei allen Individuen vor ( “kann fliegen” - Strauss )

Empirisch, z.B.

•Zugehörigkeit zu bestimmter Klasse ist bei natürlichen Begriffen oft unscharf (typische/untypische Exemplare)

• Vorhersagen über Hierarchien nicht bestätigt (z.B. können Vpn die erste Frage rascher beantworten als die zweite: 1. Ist ein Huhn ein Tier? - 2. Ist ein Huhn ein Vogel?

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Variante: Charakteristische und definierende Eigenschaften typische Theorie: Merkmalsvergleichs-Theorie

(Feature-comparison Theory)

Konzepte haben charakteristische Eigenschaften (z.B. kann fliegen) und definierende Eigenschaften

Zuerst charakteristische Eigenschaften geprüft, wenn keine eindeutige Entscheidung möglich, auch die definierenden.Daher Fragen 1 und 2 rascher beantwortet als 3 1 Ist eine Amsel ein Vogel? 2 Ist eine Tomate ein Vogel? 3 Ist ein Strauss ein Vogel?

Probleme- In der Anwendung beschränkt auf Satzverifikation- Wieder: Problem der Definition der definierenden Eigenschaften

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zwei generelle Probleme der Theorie der definierenden Eigenschaften / charakteristischen & def. Eigenschaften

Typikalität bei natürlichen Stimuli (Rosch, 1973, etc.)

•manche Instanzen (Exemplare) sind typischere Beispiele für bestimmte Kategorie als andere

•z.B.: Rotkehlchen typischerer Vogel als Geier Tisch typischer für Möbel als Kirchenbank

• Elemente einer Kategorie können nach Typikalität geordnet werden: Typikalitätsgradient

In Urteilsaufgaben ( Ist eine Amsel ein Vogel? Ist ein Sarg ein Möbel? )

kürzere Reaktionszeiten bei typischeren Exemplaren

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unscharfe Kategoriengrenzen

•bei manchen Kategorien keine eindeutigen Kategoriengrenzen

•im “Kernbereich” der Kategorie Einigkeit, ebenso bei völlig untypischen Beispielen

•Im Grenzbereich Unterschiede zwischen Personen, und Unterschiede bei derselben Person zu verschiedenen Zeitpunkten• z.B. McCloskey & Glucksberg (1978):

Buchstütze ist ein Möbel?

•“fuzzy” categories - fuzzy logic

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PROTOTYPEN - THEORIE

Begriffe werden um Prototypen (besonders typische Beschreibung oder Instanzen) organisiert

Bei Urteilen über Kategoriezugehörigkeit ist Ähnlichkeit mit Prototyp relevant

Verschiedene Arten von Prototypen-Theorien, z.B.: Posner & Keele (1968), Rosch (1978), Estes (1994), Hintzman & Ludlam (1980)

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Gemeinsame Annahmen der Prototypen-Theorien

• Konzepte weisen Prototypen-Struktur auf Ein Prototyp ist entweder eine Menge von charakteristischen Eigenschaften, oder das beste Beispiel (die besten Beispiele)

• Es gibt keine Menge von notwendigen und hinreichenden definierenden Eigenschaften, welche die Zugehörigkeit zum Konzept determinieren

• Grenzen von Kategorien sind unscharf (fuzzy) oder unklar

• Exemplare eines Konzeptes können nach ihrer Typikalität geordnet werden ( Typikalitäts-Gradient )

• Kategoriezugehörigkeit wird durch Ähnlichkeit eines Exemplars mit dem Prototyp determiniert.

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Empirische Untersuchungen zur Prototypen-Theorie

Farbbegriffe

Interkulturelle Untersuchungen

In verschiedenen Kulturen unterschiedlich viele Farb-Konzepte

z.B.: Europäisch-nordamerikanischer Kulturkreis viele (differenzierte) Farbbegriffe, z.B.: lindgrün, magenta, altrosa, etc.

Dani (Papuastamm) in Neuguinea: 2 (!) Begriffe (für dunkle und helle Farben)

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Berlin & Kay (1969)

Analyse von Farbbegriffen verschiedener Sprachen

Identifikation der Grundfarbenkonzepte (basic color terms, focal colors) Kriterien: z.B. nur ein Morphem (blau - himmelblau), nicht auf bestimmte Objekte beschränkt (blond)

In ca. 20 analysierten Sprachen: 11 basic color terms:

schwarz, weiss, rot, grün, gelb, blau, braun, purpur, rosa, orange, und grau.

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Mit diesen 11 Grundfarbenkonzepten: Untersuchung von Angehörigen von 20 Sprachgruppen

Material: 300 Farbplättchen

Fragen an Vpn:

1 Welche Chips ordnet Vp bestimmtem Grundfarbenkonzept zu

2 Welcher Chip ist der beste/typischeste Vertreter für ein bestimmtes Grundfarbenkonzept

Resultate

•Übereinstimmung zwischen Vpn unterschiedlicher Sprachen: in Zuordnung zu Grundfarbenkonzepten in Wahl der typischen Exemplare für Grundfarbenkonzept

•Unsicherheit der Vpn über Kategoriengrenzen

Ergebnis spricht für Annahmen der Protypen-Theorie.

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Rosch (=Heider, 1972; 1975)

Lernexperimente mit den Danis (2 Farbbegriffe) mit Farbplättchen.

Resultate

Danis können Grundfarben besser erinnern als Nicht- Grundfarben, Begriffe zu Grundfarben zugeordnet werden schneller gelernt als solche zu Nicht-Grundfarben.

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Natürliche und Künstliche Kategorien

Grad der Typikalität guter Prädiktor für Reaktionszeiten in Satzverifikationsaufgaben (Ist ein Eichhörnchen ein Vogel?)

Typische Exemplare werden bei Auflistung zuerst genannt

Familienähnlichkeit (wieviele Merkmale gemeinsam mit anderen Elementen der Kategorie) bei typischen Exemplaren einer Kategorie gross, dagegen klein zu “gegensätzlichen” Kategorien

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Oberbegriff-Unterbegriff Hierarchien

wieviele Ebenen von Ober- Unterbegriffen werden verwendet?

aus mehreren Studien: Menschen scheinen meist drei Abstraktionsebenen zu verwenden(Berlin, 1972,etc.; Brown et al, 1976; Rosch et al, 1976; Atran,1998)

Basis-Ebene (z.B. Sessel)Übergeordnete Ebene (z.B. Möbel)Untergeordnete Ebene (z.B. Lehnstuhl)

Kategorisierungen meist auf Basis-Ebenez.B. Berlin (1972), verschiedene Indianerkulturen in MexicoKlassifikation von Bäumen als “Buche”, “Birke” nicht als “Nadelbaum” nicht als “Silber-Birke”, “Rot-Buche”

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Rosch et al., 1976

Erwachsene benennen Objekte spontan meist auf Basis-Ebene Basis-Ebene üblicherweise von Kindern zuerst gelernt.

Objekte auf Basis-Ebene sind ähnlicher in ihrer generellen Form, können mit einem Vorstellungsbild repräsentiert werden.

Konzepte auf Basis-Ebene werden mit ähnlichen motorischen Handlungen benutzt (z.B. Hinsetzen).

Objekte auf Basis-Ebene werden rascher erkannt als solche höherer bzw. tieferer Ebene.

Basis-Ebene ist zugleich informativ und sparsam

Basis-Ebene kann wechseln mit Expertise und Kultur

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Probleme der Prototypen-Theorie

Nicht alle Konzepte haben Charakter von Prototypen, z.B. häufig abstrakte Konzepte (z.B.: Bruttonationalprodukt)

Prototypen-Theorie basiert auf Eigenschaften Dagegen verwenden Menschen auch Relationen zwischen Eigenschaften (z.B. Kausalbeziehungen) zur Kategorisierung.

Haben auch Hypothesen über diagnostische Relevanz eines Merkmales (z.B. Farbe eines Vogels vs. Körpergewicht eines Menschen)

Generell: welche Eigenschaften herangezogen und warum? Wissen ist für Konzepte wichtig

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In manchen Experimenten keine Kovariation von Typikalität und Kategorieurteil (Typikalität auch bei Konzepten mit definierenden Eigenschaften [z.B. gerade Zahlen])

Prototypen-Theorie lässt offen, warum bestimmte Elemente in eine natürliche Kategorie zusammengefasst werden (warum natürliche Kategorien für Vögel und Fische, aber nicht für Gruppe, die Wasservögel und Fische umfasst)

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EXEMPLAR - THEORIE

(Kruschke, Nosofsky)

Begriffe als Mengen von gespeicherten Instanzen (Exemplaren) einer Kategorie ( z.B.: alle Eichhörnchen, mit denen Person Erfahrung hat )

bei Aufgaben mit Kategorien: Abruf von Exemplaren

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Zentrale Annahmen:

Kategorien sind Mengen von Instanzen (Exemplaren), nicht Abstraktionen dieser Instanzen

Instanzen werden nach Ähnlichkeit gruppiert

Bei Aufgaben, wo Kategoriesierung relevant: Abruf von Instanzen aufgrund von cues (Hinweisreizen)

Wenn keine vollständige Übereinstimmung (z.B. zwischen abgerufener Instanz und zu kategorisierendem Element), Abruf des ähnlichsten Beispieles

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Empirie:

viele Resultate, welche Prototypen-Theorie stützen, stützen auch Exemplar-Theorie (z.B. Typikalitätseffekte [Voraussetzung: typischere Instanzen häufiger gespeichert])

Resultate, welche Exemplartheorie erklären kann, aber nicht Prototypentheorie (z.B. Variabilität der Instanzen - von Exemplartheorie berücksichtigt, von Prototypentheorie nicht)

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Probleme:

Bei Aufgaben mit Oberbegriffszuordnung (alle Vögel sind Tiere)

scheinen Menschen keine spezifischen Instanzen zu verwenden.

In manchen Experimenten keine Kovariation von Typikalität und Kategorieurteil (Typikalität bei Konzepten mit definierenden Eigenschaften]

Menschen können mit ad-hoc Kategorien gut umgehen (z.B. Dinge, die man einer Kollegin zum Geburtstag schenken kann) (spricht auch gegen Prototypen-Theoire)

generell (auch für Prototypentheorien): welche Merkmale relevant für Ähnlichkeitsurteil?

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EXPLANATION-BASED THEORY of CONCEPTS

Murphy & Medin (1985), Osherson & Smith (1981)

Zentrale Kritik an anderen Ansätzen: woher weiss ich, welche Eigenschaften relevant, welche nicht?

Ähnlichkeit nicht ausreichend ad hoc Kategorien (Dinge, die auf Flohmarkt verkaufbar) Ähnlichkeit hängt ab vom Auflösungsgrad (Supernova - Studentin)Murphy & Medin (1985): Beispiel aus Bibel: reine - unreine Tier rein, z.B.: Gazelle, Frosch, Heuschrecken, die meisten Fische unrein, z.B.: Kamel, Strauss, Krokodil, Maus, Hai, Aal Unterscheidung basiert auf “Theorie” über Zusammenhang von Lebensraum, biologische Struktur, Bewegungsart: Wassertier: Flossen, Schuppen, schwimmende Fortbewegung Landtier: 4 Beine

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lt. Murphy & Medin: subjektive “Theorie” (mentale Erklärungen) bestimmen Auswahl der relevanten Eigenschaftend.h.: Wissen spielt bei Kategorisierung grosse Rolle

zentrale Annahmen

Konzepte können Eigenschaften (Attribute) haben

Haben aber auch kausale und funktionale Verknüpfungen zwischen Eigenschaften. Diese bilden erklärende Verbindungen zwischen Eigenschaften (z.B.: Flügel, Federn, leichte Knochen ermöglichen das Fliegen)

Konzepte nicht notwendigerweise als statische Wissenseinheiten im LZG gespeichert, sondern können dynamisch im Arbeitsgedächtnis konstruiert werden (Dabei Benutzung von: Merkmalsdefinitionen und anderes Hintergrundwissen) daher: Bildung von ad-hoc Kategorien möglich

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Konzept-Kohärenz und Natürlichkeit von Konzepten ergeben sich

aus dem zugrundeliegenden theoretischen Wissen, nicht alleine aus Ähnlichkeit ( Kohärenz - Zusammenhang von Attributen z.B.: Flügel, Federn, leichte Knochen aber nicht: Flügel, braun, leichte Knochen )

Kontexeffekte (z.B. Salienz von Merkmalen) ergeben sich aus Art und Weise, wie Konzept aus Hintergrundwissen im Arbeitsgedächtnis konstruiert wird. z.B. Welche Eigenschaften von Klavier relevant? Kontext Tragen Gewicht Kontext Musik typischer Ton, Stimmumfang,…

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Beispiele für Empirische Untersuchungen

Rips (1989) Dissoziation zwischen Ähnlichkeits-Urteilen und Kategoriesierung

Vpn wurde Objekt mit Durchmesser 5 inches (ca. 12.5 cm) vorgegeben(in Vorversuchen: Objektgrösse mittig zwischen kleiner Pizza und grosser Münze)

UV: Kategoriesierung oder Urteil

Kategorisierungsgruppe: Objekt musste als Pizza oder Münze kategorisiert werden

Urteilsgruppe: Ähnlichkeit des Objekt mit Pizza bzw. Münze zu beurteilen

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Vorhersage: Wenn Kategorisierungsurteil nur auf Ähnlichkeit basiert, dann: kein Unterschied zwischen beiden Gruppen

Resultat:

Kategorisierungsgruppe: Objekt überwiegend als Pizza kategorisiert

Urteilsgruppe: Ähnlichkeit des Objekt mit Münze grösser

Erklärung:

Wissen über Variabilität der Grössen von Münzen und von Pizzas: Grösse von Münzen durch Gesetz geregelt

Grösse von Pizzas variabel - daher kann Ähnlichkeit mit Münze leichter beurteilt werden als Ähnlichkeit mit Pizza

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Gelman & Markman (1986):

kategorisieren schon kleine Kinder nach Erklärungstheorie oder nach perzeptueller Ähnlichkeit?

Testen, wie 4-jährige Kinder natürliche Objekte gruppieren

Präsentation:Bilder von 2 Objekten + Benennung und Faktenwissen für beide Objektedann: 3. Objekt: Kind muss entscheiden, welches

Faktenwissen auf das 3. Objekt zutrifft

z.B.: bestimmter tropischer Fisch (atmet unter Wasser) Delphin (streckt sich aus dem Wasser zum atmen) Hai : ?

Flamingo (füttert seinen Babies Brei)Fledermaus (füttert ihren Babies Milch)Amsel: füttert ihren Babies was ?

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Drei natürliche Objekte aus zwei Kategorien aus Gelman & Markman (1986)

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jeweils: Objekte waren einander ähnlich, die zu verschiedenen Konzepten gehören

Resultat:

Mehrheit der 4-jährigen Kinder entscheidet gegen Ähnlichkeit.

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EXPLANATION-BASED THEORY

+Kann viele Fragen im Zusammenhang mit Begriffsbildung klären (z.B. welche Eigenschaften wann relevant)

-Erwerb des Vorwissens nicht klar

( hier vielleicht doch Ähnlichkeit relevant?)

noch zu leisten:Ausformulierung des Ansatzes zur Integration z.B. von empirischen Resultaten der Prototypentheorie

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