시간 접힘은 화자가 의도적으로 시간을 길게 또는 짧게 과장하는 수사적 수법으로, 놀라운 사건을 강조하고 화자의 단정적인 어조를 전달하는 데 사용된다. 본문은 청자가 이러한 표현을 이해하는 것이 사건 확률에 기반한 단계적 추론에 의존한다고 제안한다. 거시적 관점에서 본문은 시간 접힘 사건의 전체 확률 특성을 정규 분포로 설명하며, 이러한 사건이 정규 분포의 꼬리에 위치한 반직관적 사건으로 확률 기반 단계적 추론을 촉진할 수 있음을 지적한다. 미시적 관점에서 본문은 포아송 과정을 사용해 네 가지 유형의 시간 접힘 사건 발생 확률을 계산하고, 정보 이론 원리에 따라 이를 자기 정보량으로 정량화한다. 본문은 등급 기반 단계적 추론 모델의 한계를 뛰어넘어 정량적 관점에서 단계적 추론의 인지 메커니즘을 더욱 설명한다.

시간 접힘;단계적 추론;확률 모델링;정규 분포;포아송 과정