Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12104/83056
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorBurgos Triano, Jose Enrique
dc.contributor.advisorGarcía Leal, Oscar
dc.contributor.authorAlcalá Temores, Jaime Emmanuel
dc.date.accessioned2021-05-25T20:52:30Z-
dc.date.available2021-05-25T20:52:30Z-
dc.date.issued2017-07-06
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/83056-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractEn análisis conductual, la elección impulsiva, un tipo de “impulsividad”, es la preferencia por un reforzador pequeño e inmediato en lugar de uno mayor y demorado. Este fenómeno ha sido estudiado exclusivamente con contingencias operantes, donde los reforzadores asociados a una u otra opción son contingentes a las respuestas de elección. En el procedimiento más común, el sujeto es expuesto y elige entre dos alternativas que difieren en demora (o tiempo de entrega) y magnitud del reforzador. En el presente trabajo se reporta un nuevo fenómeno que permite extender esta noción de impulsividad más allá de su ámbito conceptual y metodológico tradicional. Un antecedente es el estudio de Picker y Poling (1982), quienes expusieron palomas a procedimientos de automoldeamiento con dos señales distintas, cada una reforzada separada e independientemente con una frecuencia distinta de reforzamiento (100 % vs. 50 %). En ensayos de elección (presentaciones concurrentes de ambas señales), casi todas las palomas mostraron una clara preferencia por la señal reforzada el 100 %. En otro antecedente, este fenómeno fue simulado con un modelo de redes neurales por Burgos y García (2015), quienes llamaron al fenómeno “elección automoldeada”, ya que se trata de una forma de elección instaurada mediante contingencias pavlovianas. El presente trabajo es una extensión de estos estudios a un análogo pavloviano del tipo de arreglo que típicamente se usa para estudiar la impulsividad en condicionamiento operante. En dicho análogo, la demora es el intervalo entre estímulos condicionado (EC) e incondicionado (EI), y la magnitud de la recompensa es la magnitud del EI. Usando el mismo modelo de redes neurales, primero se simuló dicho análogo y las redes mostraron una forma de impulsividad comparable a la estudiada con contingencias operantes. Esta nueva predicción fue empíricamente confirmada con palomas. Puesto que las contingencias fueron pavlovianas, este nuevo fenómeno puede denominarse “impulsividad pavloviana”. Se discutirán algunas implicaciones de estos resultados para las diferencias, semejanzas y relaciones entre condicionamiento operante y condicionamiento pavloviano
dc.description.tableofcontentsContenido Contenido ............................................................................................................................................. ii Resumen .............................................................................................................................................. iii Lista de Figuras.....................................................................................................................................iv Lista de Tablas .....................................................................................................................................iv Introducción ..........................................................................................................................................1 Antecedentes.............................................................................................................................1 ¿Son necesarias las contingencias operantes para la impulsividad? .............................3 El Modelo ............................................................................................................................................15 Nivel de Red ...........................................................................................................................16 Nivel Neurocomputacional ....................................................................................................18 Regla de activación. .......................................................................................................19 Regla de aprendizaje......................................................................................................21 Experimentos.......................................................................................................................................24 Experimento 1: Simulación con redes neurales artificiales..................................................26 Método............................................................................................................................26 Resultados.......................................................................................................................29 Discusión.........................................................................................................................34 Experimento 2: Prueba con palomas experimentalmente no ingenuas..............................36 Método............................................................................................................................36 Resultados.......................................................................................................................39 Discusión.........................................................................................................................42 Experimento 3: Prueba con palomas ingenuas.....................................................................44 Método............................................................................................................................44 Resultados.......................................................................................................................46 Discusión.........................................................................................................................48 Discusión General ...............................................................................................................................49 Limitaciones y direcciones futuras.........................................................................................53 Referencias...........................................................................................................................................57
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.titleIMPULSIVIDAD PAVLOVIANA: PREDICCIÓN CON UN MODELO DE REDES NEURALES Y PRUEBA CON PALOMAS (COLUMBA LIVIA)
dc.typeTesis de Maestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderAlcalá Temores, Jaime Emmanuel
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMaestría en Ciencia del Comportamiento Orientación Análisis de la Conducta-
dc.degree.departmentCUCBA-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMaestro en Ciencia del Comportamiento Orientación Análisis de la Conducta-
Appears in Collections:CUCBA

Files in This Item:
File SizeFormat 
MCUCBA10114FT.pdf1.2 MBAdobe PDFView/Open


Items in RIUdeG are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.