チャンキングは、より小さな単位の情報をより大きな、使い慣れた単位に再コーディングすることです。 チャンキングは、ワーキングメモリ(WM)の限られた容量をバイパスするのに役立つと想定され WMタスクでチャンクがどのように使用されているかを調査し、三つの質問に対処します：（a）チャンクはWMの負荷を軽減しますか？ チャンク化の利点は、チャンク化のリコールだけでなく、WMで同時に保持されている他のチャンク化されていない情報のリコールだけでなく、チャンク化, （b）チャンクの利点はチャンクサイズとは独立していますか？ チャンクの利点は、チャンクが一意の要素で構成されている場合にのみ、チャンクサイズに依存しないため、各チャンクを最初の要素に置き換えることができました（実験1）が、複数のチャンクが要素の重なり合ったセットで構成されている場合には、この置き換え戦略を無効にしました（実験2と3）。 チャンクサイズ効果は、参加者が調音抑制を行う必要があったときに持続するため、リハーサル期間の違いによるものではありません（実験3）。, したがって、WM容量は、それらのサイズに関係なく、固定数のチャンクに限定されない。 （c）チャンクの利点は、チャンクのシリアル位置に依存しますか？ 初期のリスト位置のチャンクは、他のチャンクではない材料のリコールを改善しましたが、リストの最後のチャンクは改善しませんでした。 チャンクは，チャンクの個々の要素の表現を置き換える長期記憶からのコンパクトなチャンク表現の検索を介してＷＭに対する負荷を軽減すると結論した。 この解放でき、最後に符号化された材料です。 （PsycINFOデータベースレコード（c）2018APA、すべての権利を保有）。