Injustiça e desigualdade: uma coisa não é a outra?

Estudo de revisão põe em xeque pesquisas sobre aversão à desigualdade

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Pesquisas que sugerem a existência de uma universal “aversão à desigualdade” [inequality aversion]* em humanos estão erradas, e isso se deve a uma equivocada identificação entre desigualdade e injustiça. Esse é o argumento central do estudo de Christina Starmans, Mark Sheskin e Paul Bloom, da Yale University, publicado recentemente pela Nature Human Behaviour.

Os autores iniciam comentando estudos recentes sobre a enorme desigualdade de renda mundo afora, a exemplo do alardeado relatório da Oxfam, segundo o qual as 8 pessoas mais ricas do mundo concentrariam riqueza equivalente àquela das 50% mais pobres. A preocupação com o assunto se reflete na popularidade de obras dedicadas à investigação de fatores envolvidos com a origem e a ascensão da desigualdade econômica, como o best-seller de Thomas Piketty, O capital no século XXI.

Desigualdade também tem sido tema de estudos em laboratório, com dados indicando que, desde muito cedo, humanos demonstrariam preferência por distribuições igualitárias – algo já verificado em nações diversas (p. 2). Apesar disso, em pesquisas acerca de percepções sobre a distribuição de riqueza no mundo, as pessoas tendem a preferir distribuições desiguais, tendência aferida em sujeitos de diferentes países, e de lados opostos do espectro político.

O que poderia explicar esse aparente paradoxo? A chave da questão parece estar na incorreta identificação entre desigualdade e injustiça. De acordo com os autores, não há qualquer evidência empírica que sustente a existência de uma universal “aversão à desigualdade” em humanos, sendo o senso de justiça [fairness] e de injustiça [unfairness] o fator decisivo:

“. . . a percepção de que há uma preferência por igualdade surge de um foco indevido em circunstâncias especiais, muitas vezes estudadas em laboratório, onde coincidem desigualdade e injustiça. Na maioria das situações, entretanto, incluindo aquelas que envolvem distribuições de riqueza do mundo real, as preocupações das pessoas com respeito à justiça levam-nas a favorecer distribuições desiguais” (p. 2).

A confusão entre desigualdade e injustiça ocorreria em função do modo como os experimentos têm sido conduzidos. Por um lado, vários estudos com crianças mostram uma preferência significativa por distribuições igualitárias de um dado bem, quando aqueles que recebem tal bem são apresentados como indistinguíveis entre si em termos de mérito ou necessidade. Por outro lado, em estudos semelhantes nos quais os que recebem os bens distribuídos são apresentados com certas diferenças entre si, verifica-se a preferência por distribuições desiguais.

Por exemplo, em estudos nos quais crianças são requisitadas a distribuir recursos entre indivíduos que trabalharam mais e outros que trabalharam menos, há uma preferência pela distribuição desigual: mais aos que trabalharam mais, e menos aos que trabalharam menos. Semelhantemente, a preferência pela distribuição desigual também se verificou em estudos nos quais fantoches demonstraram auxílio a outro fantoche, ou quando demonstraram alguma conduta antissocial, com mais recursos alocados para os primeiros, e menos para os segundos. Há ainda evidências indicando que se a alocação de recursos for randômica (via sorteio, por exemplo), distribuições desiguais não são consideradas injustas. Em suma, todos os dados arrolados convergem no sentido de que não haveria equivalência entre as noções de desigualdade e injustiça.

Desse modo, estudos que não estabelecem distinções significativas entre os personagens a receber os bens distribuídos não seriam capazes de captar o fator decisivo para a preferência expressada pelos sujeitos, pois, nesse caso, os resultados “são consistentes tanto com a preferência por igualdade como com a preferência por justiça, porque os estudos são projetados de tal modo que o resultado igual seja também o justo. Isso ocorre porque os destinatários são indistinguíveis em relação a necessidade e mérito” (p. 3).

Os autores ponderam que há fatores de preferência pela desigualdade não envolvidos com uma preferência por justiça, a exemplo do egoísmo e da crença de que algum nível de desigualdade seria necessário para que haja mobilidade social. Ademais, é feito um alerta sobre como as conclusões devem ser lidas com cautela por aqueles apressados à extrapolação para contextos complexos:

“Tal como acontece com a maioria das afirmações psicológicas deste tipo, nossa proposta tem, no máximo, apenas implicações indiretas para a política pública. Mesmo se o indivíduo médio deseja uma sociedade um tanto desigual, pode-se argumentar que as pessoas estão equivocadas no que querem. Talvez as pessoas realmente estariam melhor em uma sociedade perfeitamente igual – elas simplesmente não sabem disso. Além disso, mesmo que se presuma que as pessoas estão corretas em seus desejos por uma sociedade com alguma diversidade econômica (ainda que não tanto quanto a que temos atualmente), isso não nos diz como alcançar tal sociedade. É perfeitamente coerente ser a favor da redução da desigualdade, mas contra certos planos para redistribuição” (p. 5).

Para mais detalhes sobre as conclusões elaboradas pelos autores, bem como sobre os estudos em que se baseiam, leia o artigo na íntegra, que pode ser acessado gratuitamente por aqui: https://www.nature.com/articles/s41562-017-0082

Referência:
Starmans, C., Sheskin, M. & Bloom, P. (2017) Why people prefer unequal societies. Nature Human Behaviour, 1, 1-7. doi: 10.1038/s41562-017-0082

Fonte da imagem: https://thebestadvicesofar.files.wordpress.com/2015/07/not-fair.jpg

* Na literatura especializada, é possível encontrar tanto a expressão “aversão à desigualdade” como a expressão “aversão à iniquidade”. Optou-se por traduzir “inequality” como “desigualdade” para evitar a confusão com injustiça, que é comumente associada à palavra iniquidade (vide verbete 2 do Priberam: https://www.priberam.pt/dlpo/iniquidade, e verbete 3 do Michaelis: http://michaelis.uol.com.br/busca?r=0&f=0&t=0&palavra=iniquidade), e também à sua equivalente em inglês, iniquity (vide verbete 1 do Merriam-Webster: https://www.merriam-webster.com/dictionary/iniquity).

Postado por César Antonio Alves da Rocha, doutorando do Programa de Pós-Graduação em Psicologia da UFSCar, e membro do CLiCS – Grupo de pesquisa em Cultura, Linguagem e Comportamento Simbólico. Bolsista FAPESP.

“As opiniões, hipóteses e conclusões ou recomendações são de responsabilidade do(s) autor(es) e não necessariamente refletem a visão da FAPESP”.

Money, Money, Money!

Estudo une Análise do Comportamento e tecnologia para investigar a eficácia de incentivos financeiros na manutenção da produtividade

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Não é de hoje que empresas dos mais diversos setores têm se valido dos conhecimentos produzidos pela Análise do Comportamento para otimizar seus processos de trabalho e produção. Há, inclusive, um ramo da análise comportamental aplicada integralmente dedicado a utilizar os conhecimentos da área para promover mudanças em contexto organizacional: o Organizational Behavior Management, mais conhecido pela sigla OBM. Entre as ações promovidas pelos especialistas em OBM dentro das empresas estão a manipulação de contingências comportamentais consideradas cruciais para a resolução de problemas organizacionais, como a falta de comunicação entre gestores e funcionários, altos índices de absenteísmo e quedas na produtividade.

Em relação a esse último aspecto, a manipulação de potenciais reforçadores, tais como recompensas salariais ou períodos adicionais de folga têm sido a principal forma de se promover a manutenção ou o aumento dos níveis de engajamento dos funcionários. Apesar de satisfatórios, os resultados dessas ações ainda carecem de evidências quando a questão é sobre qual o melhor custo-benefício ou o ponto ideal para o fornecimento de incentivos, de forma a manter os trabalhadores produzindo, sem com isso afetar a saúde financeira das organizações.

É aí que o conhecimento produzido por outra vertente da Análise do Comportamento pode ajudar! Estamos falando da Economia Comportamental, área de interface entre a análise comportamental e a Economia, interessada principalmente em compreender os processos individuais de tomada de decisão relacionados a obtenção de reforçadores, avaliando, por exemplo, a presença de esquemas concorrentes de reforçamento, o custo da resposta e o efeito do atraso sobre o valor reforçador de determinadas consequências. Um dos principais modus operandi das pesquisas em Economia Comportamental está no uso de experimentos de laboratório nos quais simulam-se os processos comportamentais de interesse em uma escala reduzida, para posteriormente se transpor os achados experimentais em situações práticas, como o problema da produtividade enfrentado pelos especialistas em OBM.

Para se avaliar os efeitos de incentivos financeiros sobre a produtividade, por exemplo, pode-se utilizar uma tarefa simples (e.g., montar quebra-cabeças) na qual estudantes de graduação recebem um salário fictício pelas ações desempenhadas e avalia-se o aumento gradual da exigência ou dificuldade da tarefa. Com isso, obtêm-se um índice de incentivo versus exigência, que mostra o nível de exigência em que os estudantes deixam de se engajar na tarefa diante de determinados incentivos.

Foi exatamente isso que Amy Henley e colaboradores, da Universidade do Kansas, fizeram para investigar a relação entre o valor dos incentivos e a manutenção da produtividade em uma tarefa progressivamente mais exigente.

Ok! Ok! Não foi e-x-a-t-a-m-e-n-t-e isso!

O grande pulo do gato foi utilizar uma ferramenta virtual para contratar trabalhadores reais para participarem da pesquisa. O Amazon Mechanical Turk (mTurk) se denomina um mercado de trabalho para tarefas de “inteligência artificial artificial”. Por meio do site, empresas de tecnologia podem pagar para que pessoas realizem o que denominam de tarefas de inteligência humana (HITs). São tarefas que os computadores ainda não são capazes de fazer, por exemplo, classificar uma imagem de acordo com categorias emocionais, definir a acurácia de uma tradução do chinês para o inglês, entre outras. Os interessados que aceitam as ofertas de trabalho recebem o pagamento de acordo com o número de HITs realizadas, com valores que variam de U$ 0,01 a U$ 0,30 (centavos de dólar) por HIT.

No estudo de Henley e colaboradores, a tarefa a ser realizada era bastante simples: diante de uma escala horizontal com valores extremos de -100, à esquerda, e +100, à direita, os participantes/trabalhadores deveriam colocar um marcador na posição que consideravam mais adequada para um determinado valor alvo aleatório (e.g., -43, +50, +23, -75 etc.). Ao todo, 88 pessoas aceitaram a oferta de trabalho proposta pelos pesquisadores, o que garantiu uma diversidade muito maior em termos de faixa etária, gênero, etnia, escolaridade e renda do que se costuma encontrar em estudos com estudantes universitários.

Após um cadastro inicial, os participantes eram alocados em uma de duas condições experimentais diferentes. Em uma delas o pagamento era o de U$ 0,05 por HIT e na outra de U$ 0,10 por HIT. A quantidade de escalas a serem preenchidas para se completar uma HIT aumentava progressivamente a cada etapa concluída e de forma igual para as duas condições (1, 2, 4, 8, 12, 16, 25, 32, 48, 64, 96, 128 e 256). A partir disso, foi possível obter o índice de incentivo versus exigência, avaliando-se o nível de exigência em que os participantes deixavam de engajar e desistiam da tarefa em cada condição.

De forma geral, os resultados mostraram que os participantes na condição com maior incentivo financeiro (U$ 0,10 por HIT) desistiram significativamente mais cedo da tarefa a medida em que o nível de exigência foi intensificado, se comparado com os participantes da condição com menor incentivo (U$ 0,05 por HIT), que tenderam a persistir na tarefa até níveis maiores de exigência. Os autores apontam resultados semelhantes em estudos que manipularam a quantidade de comida apresentada à ratos após a conclusão de esquemas de razão progressivamente maiores. No caso do reforço alimentar, a variável “saciedade” parece exercer uma influência importante, mas os autores argumentaram que a complexidade da situação de mercado aberto propiciada pelo mTurk pode ter sido um fator diferencial. Como os participantes podiam desistir a qualquer momento e têm outras tarefas disponíveis para serem realizadas no site, eles podem estabelecer estratégias para maximizar os ganhos, por exemplo, mudar de tarefa quando a exigência é aumentada ou definir um valor mínimo de ganhos para cada tarefa, o que seria mais rapidamente alcançado pelos participantes na condição de maior incentivo.

Vale destacar os aspectos inovadores do estudo, em primeiro lugar pelo caráter translacional de se procurar investigar experimentalmente uma questão oriunda do mercado de trabalho e da vivência prática dos especialistas em OBM. Além disso, o estudo é inovador pela utilização de uma ferramenta virtual de bastante potencial para a pesquisa analítico-comportamental, proporcionando não somente uma maior diversidade entre participantes, mas também uma maior validade para a extrapolação dos achados a situações semelhantes de larga escala. Fica em aberto a questão sobre quem serão os maiores beneficiados no final das contas.

Quer saber mais?

Henley, A. J., DiGennaro Reed, F. D., Reed, D. D., & Kaplan, B. A. (2016). A crowdsourced nickel-and-dime approach to analog OBM research: A behavioral economic framework for understanding workforce attrition. Journal of the Experimental Analysis of Behavior, 106(2), 134–144.

Créditos da Imagem: https://www.tecstudio.com.br/noticias-de-tecnologia/formas-ganhar-dinheiro-na-internet/attachment/make-money-online/

Post escrito por Julio Camargo

Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Psicologia da UFSCar. Bolsista FAPESP e Membro do Instituto de Ciência e Tecnologia sobre Comportamento, Cognição e Ensino (INCT-ECCE).

Tipo, como fazer para, tipo, parar de falar “tipo”?

Certa vez eu estava apresentando um seminário na faculdade e percebi que meus amigos começaram a se entreolhar e dar risada. Na hora não achei que era nada comigo, afinal, sempre fiz parte da turma do fundão e dar risada baixinho durante as aulas não era nada fora do normal! Ao fim do seminário, eles vieram falar comigo e, rindo, disseram que haviam contado quantas vezes eu falei “tipo” durante a apresentação. Tipo assim, o número foi assustador (não vou contar)! Me lembro de ter ouvido a notícia com bastante surpresa. Eu nunca percebi que falava tanto essa palavra. A partir desse momento passei a me policiar e aos poucos consegui eliminar esse vício de linguagem.
Vícios de linguagem como esses e outros comportamentos repetitivos podem ser relativamente comuns durante apresentações em público. É o que popularmente chamamos de um tipo de “tique nervoso”. Cientificamente são chamados de “pausas preenchidas”. Como isso pode acontecer com muitas pessoas e pode atrapalhar muito, os pesquisadores Claire Spieler e Raymond Miltenberger, da Universidade do Sul da Flórida resolveram testar um método para diminuir a ocorrência desses comportamentos indesejados.
Resultados de estudos prévio levantaram a discussão sobre se apenas identificar a ocorrência desses tiques seria suficiente para diminuí-los (como no meu caso) ou se o treino de comportamentos alternativos aos tiques seriam parte essencial da intervenção. Pesquisas anteriores mostraram que as duas intervenções em conjunto são eficazes. Agora, Claire e Raymond testaram se apenas a sinalização da ocorrência desses comportamentos poderia diminuí-los.
Na pesquisa, os comportamentos alvos de intervenção foram pausas preenchidas (hummm, éeee, uhhhh), uso da palavar “tipo” fora de contexto e estalos com a língua. Participaram do estudo quatro estudantes universitários. Eles fizeram uma pequena apresentação oral, apenas para o experimentador, e foram selecionados porque apresentavam algum desses comportamentos, pelo menos, duas vezes por minuto (nesse momento eles não sabiam o propósito da pesquisa). Na fase de intervenção foram adotados três procedimentos. Primeiro, o experimentador conversava individualmente com o participante sobre quais seriam os comportamentos alvos de intervenção. Em seguida, o experimentador mostrava a filmagem da apresentação feita anteriormente, indicando a ocorrência dos comportamentos-alvo. Por último, o participante fazia uma nova apresentação (que ele tinha 10 minutos para preparar). Nessa apresentação, o participante deveria levantar a mão todas as vezes que percebesse a ocorrência do comportamento alvo. O experimentador faria o mesmo. Se o participante não conseguisse identificar todas as vezes, faria uma nova apresentação (do mesmo tema). Isso ocorria até que ele fosse capaz de identificar todas as ocorrências ou se ele não apresentasse melhora no desempenho ao longo das apresentações. Então, o participante fazia mais uma apresentação, sem sinalização dos comportamentos-alvo (nem por ele, nem pelo experimentador), para ver se a intervenção tinha dado certo. Se nessa apresentação ocorresse uma diminuição menor do que 80% na ocorrência dos comportamentos alvo, em comparação com a primeira sessão, o procedimento era repetido. Caso a diminuição fosse maior que 80%, o participante fazia uma nova apresentação, com um tema diferente, para uma plateia de cinco pessoas.
E não é que a intervenção deu certo! Todos os participantes diminuíram a ocorrência dos comportamentos-alvo, inclusive quando apresentaram para a plateia maior! Os próprios pesquisadores, porém, afirmaram que é importante entender por que esses comportamentos ocorrem, para evitar que eles surjam novamente, assim como medir o quão duradouro é o efeito dessa intervenção. No meu caso, a frequência dos “tipos” diminuiu com a ajudinha dos meus amigos, mas depois de tantos anos, será que meus tipos realmente foram eliminados? Acho que preciso de uma nova contagem.

Quer saber mais? Leia o artigo original:
Spieler, C., & Miltenberger, R. (2017). Using awareness training to decrease nervous habits during public speaking. Journal of Applied Behavior Analysis, 50(1), 38–47.

Créditos da imagem: http://vivianrauh.com.br/a/wp-content/uploads/2016/07/criança-com-medo-de-falar-em-público.jpg

Texto escrito por Natalia M. Aggio, pós-doutoranda no Departamento de Psicologia da Universidade Federal de São Carlos.

As Plantas Aprendem?

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Sim! Você não leu errado, plantas podem sim aprender! Foi isto que nos mostrou Monica Gagliano e colaboradores no artigo “Learning by Asssociation in Plants”, disponível na prestigiosa revista científica Nature. Não se trata da aprendizagem de comportamentos complexos, mas de respostas já disponíveis na estrutura bioquímica da planta como, por exemplo, o fototropismo. Mas espere, caso o leitor não tenha familiaridade com botânica deve estar pensando: “Não lembro bem deste tal de fototropicalismo…”. Bom, então, vamos refrescar sua memória sobre o fototropismo.
O fototropismo ou fototaxia é a movimentação dos seres vivos (especialmente plantas) em reação a estímulos luminosos. Este movimento pode se manifestar em duas formas: 1) em direção à fonte de luz (fototaxia positiva) e 2) em sentido oposto a esta (fototaxia negativa). Este processo biológico é crucial para as plantas, uma vez que o caule apresenta reação positiva, isto é, alonga-se em direção à luz e permite aquisição de luz solar para a fotossíntese. Com isto explicado, podemos prosseguir.
Em relação ao estudo, o objetivo geral dos autores seguia o seguinte raciocínio: se o comportamento aprendido é crucial para o reino animal, este também poderia ser um componente essencial do comportamento das plantas? Para investigar isso, estudou-se a aprendizagem associativa (condicionamento respondente) das plantas. Neste tipo de condicionamento, um estímulo incondicionado evoca uma resposta sempre que apresentado ao organismo, mas quando ocorrem sucessivos pareamentos de um estímulo neutro junto com o incondicionado, o estímulo anteriormente neutro se torna condicionado e passa a evocar a mesma resposta que o estímulo incondicionado (já não mais presente no ambiente). Desta forma, o artigo nos traz dois experimentos que utilizaram tubos em formato de Y para observar a direção do crescimento das plantas. Os braços dos tubos poderiam ter em suas saídas uma ventoinha, uma luz de LED, ou ambas. Haviam várias sementes mantidas em potes com água até germinarem em plantinhas e depois eram inseridas nestes tubos para crescerem.
No experimento 1, as plantas foram divididas em dois grupos, um com a luz e ventoinha apresentados no mesmo lado do tubo, ou seja, a condição ventoinha mais luz (V+L), e outro com cada lado exposto a uma condição de ventoinha ou luz (V vs L). As plantas foram expostas aos estímulos incondicionado (luz) e condicionado (vento produzido por uma ventoinha) em sessões de cerca de 60 minutos, durante três dias. Aqui era esperado um grupo com associação positiva da ventoinha como estímulo condicionado (V+L), e outro grupo, com uma associação negativa da planta com o estímulo condicionado (V vs L). Em outras palavras, após o processo de pareamento, as plantas em V+L deveriam crescer em direção ao vento e em V vs L deveriam crescer evitando o lado com vento. Um terceiro grupo de plantas não foram expostas à luz do laboratório nem ao vento, este era o grupo controle.
Após o condicionamento, os dois grupos experimentais e o grupo controle foram testados, ou seja, foi verificada a aprendizagem sem a presença do estímulo incondicionado. Então, neste teste a luz de LED era retirada para verificar o efeito do estimulo condicionado sobre o movimento das plantas. Os resultados revelaram que mais da metade das plantas da condição V+L cresceram em direção a ventoinha e grande parte das plantas da condição V vs L cresceram do lado oposto a ventoinha. Fabuloso, não é? Todas as plantas do grupo controle cresceram seguindo o movimento de tropismo natural, uma vez que o vento nunca foi associado com a luz e, portanto, a resposta de movimento esperada nos grupos experimentais não foi aprendida.
Todavia, o resultado de um só experimento não deixou os pesquisadores contentes, uma vez que também era necessário investigar a influência do ambiente interno da planta na aprendizagem. Deste modo, realizou-se o experimento 2 com o mesmo procedimento do seu predecessor, mas uma questão nova, que envolvia o ciclo circadiano, foi adicionada. Aqui o leitor será introduzido ou terá a memória refrescada sobre outro processo biológico! O ciclo circadiano é um período de aproximadamente 24 horas em que animais e outros seres vivos se baseiam para permitir o equilíbrio de suas funções orgânicas. Tal ciclo é influenciado principalmente pela variação de luz, temperatura, marés e ventos entre o dia e a noite.
O novo experimento manipulou variáveis como: ciclo de luz e temperaturas (21º C para o período com luz e 17º C quando escuro) em um ambiente controlado com as plantas divididas em três grupos. O grupo 1 de plantas foi exposto à luz durante 12 horas e temperatura de 21º C, o grupo 2 apenas por um período de 6 horas e temperatura de 21º C, e por fim, o grupo 3 não recebeu luz diária e a temperatura do ambiente foi cerca de 17º C. As plantas foram submetidas ao mesmo protocolo de treino do experimento 1, porém somente foi utilizada a condição de V+L. Os autores justificaram a escolha de apenas uma condição para tornar o método mais enxuto, pois ambos os procedimentos do estudo 1 foram efetivos na aprendizagem dos vegetais. Os resultados mostraram que o grupo 1 (luz diária) teve a maioria das plantas crescendo seguindo o vento da ventoinha. Entretanto, os grupos 2 e 3 não tiveram resultados satisfatórios, pois poucas plantas cresceram seguindo a ventoinha.
Desta forma, quando o ciclo circadiano não está completo (isto é, dia e noite em um ciclo de 24 horas e temperatura acima de 17º C), aparentemente a aprendizagem associativa se deteriora, porque as alterações no período natural de luz interferem no metabolismo das plantas, dificultado a aprendizagem destes seres vivos. Esse resultado revela que a aprendizagem é muito mais efetiva durante o dia, devido aos processos metabólicos das plantas, sendo necessário que as condições ambientais estejam de acordo com o ciclo de 12 horas de luz e temperatura estável ao longo do dia.
Os resultados de ambos experimentos demostraram com sucesso como um vento soprado (inicialmente uma pista ambiental sem efeito no comportamento da planta) pode prevalecer sobre o fototropismo nato. De forma geral, o movimento dos vegetais não é exclusivamente determinado pela reação fotoquímica com a luz solar, todavia, para que ocorra a resposta de movimento da planta, o ambiente deve propiciar condições para o bom funcionamento bioquímico pelo ciclo circadiano do ser vivo. Os achados mostraram como plantas podem se adaptar a rápidas mudanças ambientais e desenvolver respostas antecipatórias a estímulos condicionados. Assim, estes seres vivos podem manter o equilíbrio de suas funções internas e aumentar as chances de sobrevivência por meio de interações aprendidas.
Para a análise do comportamento, o paradigma respondente abre novas possibilidades de examinar inúmeras formas da aprendizagem associativa em plantas. Segundo Monica Gagliano e colaboradores, apesar da descoberta, outros mecanismos da aprendizagem associativa ainda precisam ser melhor investigados. Os pesquisadores sugerem que novos estudos poderiam investigar outros estímulos condicionados. Nos dois experimentos, o estímulo pareado foi apenas o vento produzido por uma ventoinha. Então, em estudos futuros, é importante investigar outros estímulos condicionados similares ao utilizado nos experimentos! E aí, gostou? Se sim, vamos dar uma conferida no artigo original para maiores detalhes?

Quer saber mais?
Gagliano, M., Vyazovskiy, V. V., Borbély, A. A., Grimonprez, M., & Depczynski, M. (2016). Learning by association in plants. Nature Scientific Reports, 6, 38427.

Texto escrito por Marlon Alexandre de Oliveira
Doutorando em Psicologia pela UFSCar e pesquisador do INCT-ECCE – Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia sobre Comportamento, Cognição e Ensino. Bolsista CAPES.

Fonte da imagem: https://s3.amazonaws.com/xtechfiles-us/uploads/redactor/1605221005/Slide11.JPG