原型 」 的 汽車 ； __UNDEF__ 狗 的 輪廓圖 則 代表 一 隻 平常 的 或 原型 的 狗 ； __UNDEF__ 其它 所有 圖形 亦 是 如此 。 當 受 試 者 在 看 這些 原型圖 時 ， 他們 很 可能 會 從 基礎 階層 物件 來 看 （ 如 ： 鳥 、 狗 、 車 等 ） ； 也 可能 組合式 地 由 較 高 層級 的 範疇 來 看 （ 如 ： 動物 、 交通 工具 等 ） ； 或者 從 較 低層 的 範疇 來 看 （ 如 ： 獅子狗 、 跑車 等 ） 。 這 個 實驗 顯示 了 基礎 階層 範疇 乃是 最 總括性 的 範疇 階層 ， 在 此 階層 中 ， 範疇 構件 成員 都 在 知覺性 原型 的 基礎 上 ， 便 很 容易 被 辨識出來 。 另一方面 ， 由於 較 高 階層 範疇 內 的 類別 構件 成員 缺乏 物理 上 的 相似性 ， 因此 使得 辨識 高層 混合 組件 的 工作 變 得 非常 困難 。 比方說 ， 如果 我們 把 椅子 、 書桌 、 餐桌 和 沙發椅 的 影像 重疊 起來 ， 這樣 的 混合 結果 會 變 得 很 抽象 ， 根本 無法 在 形狀 、 或者 視覺 影像 的 基礎 上 辨識出 其 為 何 物 。 換句話說 ， 我們 似乎 無法 找出 一 個 視覺 的 混合 圖像 來 對應 所謂 的 原型 傢俱 。 在 較 低 階層 範疇 中 ， 如 狗 的 品種 、 或是 汽車 種類 ， 其 組成 構件 成員 的 辨識 並 不會 比 辨識 基礎 階層 的 組件 要 容易 。 也就是說 ， 指出 獅子狗 是 狗 並 不會 比 指出 實驗 中 合成 的 狗 為 狗 來得 容易 。 這些 發現 似乎 證實 了 我們 會 把 物件 分類 ， 然後 將 這些 訊息 特質 儲存 於 最 有用 、 也 最 經濟 的 一般性 的 階層 中 。 這 對 我們 而言 也 是 一 種 好處 ， 因為 即使 我們 所有 的 消息 有限 ， 或者 在 遠 距離 外 ， 我們 仍然 可以 辨識出 眼前 所 見 的 是 一 隻 鳥 或 一 隻 狗 ， 或者 是 一 隻 狗 或 一 輛 車 ， 所以 我們 在 基礎 階層 範疇 內 的 物件 基模 ， 其 呈現 訊息 的 方式 可以 幫助 我們 辨識 物件 間 之 不同 。 這 也就是說 ， 基模 容許 了 範疇 內 構件 成員 間 之 最 大 等同性 ， 同時 也 考慮 了 構件 成員 與 非構件 成員 間 之 最 大 區辨性 。 換句話說 ， 在 基礎 階層 範疇 內 的 物件 基模 乃是 最 具 總括性 的 範疇 ， 其中 訊息 是 以 一 種 具體 到 能 被 辨識為 視覺 影像 的 方式 來 登錄 與 呈現 。 在 更 進一步 的 實驗 中 ， Rosch 等 學者 又 提出 ： 基礎 階層 範疇 乃是 兒童 最先 學到 的 範疇 ， 這 種 學習 是 發生 在 早 於 兒童 對 較 廣泛性 的 高階 範疇 ， 或 較 專門性 的 次級 階層 範疇 之 學習 的 。 幾乎 三 歲 大 的 小孩 便 已 能 完美 地 表現 基礎 階層 範疇 的 分類 作業 。 當 我們 要求 三 歲 兒童 去 「 把 應 放 在一起 的 東西 放到 一起 」 時 ， 他們 可以 把 代表 基礎 階層 物件 的 圖片 分類 放置 ， 且 正確率 高達 99% 。 而 四 歲 的 小朋友 則 可 正確 無誤 地 完成 這樣 的 分類 作業 。 當 要求 兒童 對 較 高 階層 範疇 ， 如 交通 工具 等 做 分類 時 ， 三 歲 小朋友 的 分類 正確率 只有 55% ， 而 四 歲 小朋友 之 分類 正確率 則 可 高達 96% 。 證據 顯示 這樣 的 結果 並 不 只是 因為 對 基礎 範疇 物件 名稱 的 熟悉 所致 。 總而言之 ， Rosch 等 學者 建議 了 人們 使用 分類 來 達成 表徵 的 經濟性 以及 範疇 的 一般 實用性 。 他們 的 研究 也 在 某 程度 上 暗示 了 這 個 世界 的 結構性 是 「 自然 存在 」 的 ， 而 非 那些 做 分類 的 人 刻意 加上去 的 。 Rosch 建議 「 世界 上 的 物質 實體 包含有 高度 相關 的 結構性 」 （ p .
 
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