카카오톡 문의하기
BTSTUDY / EXAM ANALYSIS

2023년 4월 고3 모의고사 40번 영어 지문 분석 및 해설

핵심 정리

2343-40

원문

Experiments suggest that animals, just like humans, tend to prefer exaggerated, supernormal stimuli, and that a preference can rapidly propel itself to extreme levels (peak shift effect). In one experiment, through food rewards rats were conditioned to prefer squares to other geometric forms. In the next step, a non-square rectangle was introduced and associated with an even larger reward than the square. As expected, the rats learned to reliably prefer the rectangle. Less predictable was the third part of the experiment. The rats were offered the opportunity to choose between the rectangle they already knew and associated with large rewards and another rectangle, the proportions of which were even more different from those of a square. Interestingly, rats picked this novel variant, without undergoing any reward-based conditioning in favor of it. A possible explanation is thus that they chose the larger difference from the original square (i.e., the exaggeration of non-squareness).::실험들은 동물이 인간과 마찬가지로 과장되고 비범한 자극을 선호하는 경향이 있으며 선호는 빠르게 그 자체를 극단적인 수준으로 나아가게 할 수 있다는 것('정점 변경 효과')을 보여 준다. 한 실험에서 음식 보상을 통해 쥐는 정사각형을 다른 기하학 형태보다 선호하도록 조건화되었다. 다음 단계에서 정사각형이 아닌 직사각형이 내놓아졌고 정사각형보다 훨씬 더 큰 보상과 연관되었다. 예상했듯이 쥐는 직사각형을 확실히 선호하는 것을 학습했다. 덜 예측 가능했던 것은 그 실험의 세 번째 부분이었다. 쥐는 그들이 이미 알고 있고 큰 보상과 연관되었던 직사각형과 그것의 비율이 정사각형의 그것과 훨씬 더 차이가 나는 또 다른 직사각형 사이에서 선택을 할 기회를 제공받았다. 흥미롭게도 쥐는 그것을 위한 보상에 기반한 조건화를 조금도 경험하지 않고도 이 새로운 변형을 골랐다. 따라서 가능한 설명은 그들이 원래의 정사각형보다 더 큰 차이, 즉 '정사각형이 아닌 것'의 과장을 선택했다는 것이다.

나의 지문 확인

문장별 분석

1
Experiments suggest that animals, just like humans, tend to prefer exaggerated, supernormal stimuli, and that a preference can rapidly propel itself to extreme levels (peak shift effect).
실험들은 동물이 인간과 마찬가지로 과장되고 비범한 자극을 선호하는 경향이 있으며 선호는 빠르게 그 자체를 극단적인 수준으로 나아가게 할 수 있다는 것('정점 변경 효과')을 보여 준다.
어법
ᴹ 병렬-앤댓더 ᴺ 구조: 콤동① ᴹ 특이: 동동이디 접속사: 동댓 병렬구조: 콤콤앤드
어휘
experiment 실험, 실험하다 exaggerate 과장하다 supernormal 비범한, 보통 이상의, 통상적이 아닌 stimulus 자극 preference 선호, 좋아하기, 우선권, 특혜, 편애 propel 나아가게 하다, 추진하다 peak 절정, 최고의, 최대의, 정상 shift 변화, 전환, 바꾸다
숙어
suggest that ~라고 시사하다(암시하다)
2
In one experiment, through food rewards rats were conditioned to prefer squares to other geometric forms.
한 실험에서 음식 보상을 통해 쥐는 정사각형을 다른 기하학 형태보다 선호하도록 조건화되었다.
어법
ᴺ 동명전명: to ʷ 수동태(5형식): 비피투2
어휘
experiment 실험, 실험하다 conditioned 조건부의, 조절된, …의 상태에 있는 geometric 기하학적인, 기하, 도형, 지리
3
In the next step, a non-square rectangle was introduced and associated with an even larger reward than the square.
다음 단계에서 정사각형이 아닌 직사각형이 내놓아졌고 정사각형보다 훨씬 더 큰 보상과 연관되었다.
어법
ᴺ 비교급: 강조 ᴹ 수동태: 비피전
어휘
introduce 도입하다, 소개하다, 선보이다, 제출하다, 발표하다 associate 연상하다, 어울리다, 동료
숙어
associated with ~와 연관된 associate with ~와 관련된
4
As expected, the rats learned to reliably prefer the rectangle.
예상했듯이 쥐는 직사각형을 확실히 선호하는 것을 학습했다.
어휘
reliably 확실하게, 의지할 수 있게, 신뢰할 수 있게
5
Less predictable was the third part of the experiment.
덜 예측 가능했던 것은 그 실험의 세 번째 부분이었다.
어휘
predictable 예언할 수 있는, 새로운 게 없는, 당연한 experiment 실험, 실험하다
6
The rats were offered the opportunity to choose between the rectangle they already knew and associated with large rewards and another rectangle, the proportions of which were even more different from those of a square.
쥐는 그들이 이미 알고 있고 큰 보상과 연관되었던 직사각형과 그것의 비율이 정사각형의 그것과 훨씬 더 차이가 나는 또 다른 직사각형 사이에서 선택을 할 기회를 제공받았다.
어법
ᴿ 수일치: 전접동④ ᴹ 생략: 더명대 ᴺ 비교급: 강조 ᴺ 병렬구조: 앤동~ ᴿ 관계사: of which 대명사수일치-those of 수일치: another ʷ 수동태: 비피명 (5형식) ᴺ 대명사 수일치: those
어휘
associate 연상하다, 어울리다, 동료 proportion 비율, 부분
숙어
associated with ~와 연관된 associate with ~와 관련된
7
Interestingly, rats picked this novel variant, without undergoing any reward-based conditioning in favor of it.
흥미롭게도 쥐는 그것을 위한 보상에 기반한 조건화를 조금도 경험하지 않고도 이 새로운 변형을 골랐다.
어휘
novel 소설, 새로운, 기발한 variant 여러 가지의, 변하기 쉬운, 변형, 이문 undergo 겪다 condition 상태, 조건, 환경
숙어
in favor of ~을 선호하여 [~을 위해]
8
A possible explanation is thus that they chose the larger difference from the original square (i.e., the exaggeration of non-squareness).
따라서 가능한 설명은 그들이 원래의 정사각형보다 더 큰 차이, 즉 '정사각형이 아닌 것'의 과장을 선택했다는 것이다.
어법
ᴺ 접속사: 댓대
어휘
explanation 설명, 해석 exaggeration 과장, 과장법, 과대시 squareness 각짐

논리 구조

논리 구조 트리가 아직 없습니다.