Pleasure Reading Offers Educational, Social, and Personal Benefits for Young Teenagers
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To investigate the role that pleasure reading plays in the lives of young teenagers. Design – A series of focus groups were used. Setting – Focus groups were held in nine junior high schools in an eastern Canadian municipality. Subjects – Participants consisted of 68 students in grades 7, 8, and 9, ranging in age from 12-15 years old. Seventy percent of participants were girls and 30% were boys. Methods – A semi-structured interview protocol was used. Responses were coded and categorized by using QSR NUD*IST, and a grounded theory approach was used to analyze the data. Main Results – This study found that young teenagers derive numerous benefits from pleasure reading. From an educational perspective, pleasure reading helps improve literacy and thinking skills, and helps young teenagers clarify and explore career goals. From a social perspective, pleasure reading helps young teenagers understand historical and current events, helps them develop compassion and empathy, empowers them to develop and act on their beliefs, and helps them to understand the consequences of risky behaviors. From a personal perspective, pleasure reading provides young teenagers with entertainment, relaxation, reassurance, a creative outlet, and a means of escape. Conclusion – Reading for pleasure provides a means of everyday life information seeking for young teenagers. It helps them improve skills and learn about themselves, their relationships, and their values, all of which help them to make the transition to adulthood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».