Notice bibliographique
Résumé
Fiction might be dismissed as observations that lack reliability and validity, but this would be a misunderstanding. Works of fiction are simulations that run on minds. They were the first kinds of simulation. All art has a metaphorical quality: a painting can be both pigments on canvas and a person. In literary art, this quality extends to readers who can be both themselves and, by empathetic processes within a simulation, also literary characters. On the basis of this hypothesis, it was found that the more fiction people read the better were their skills of empathy and theory-of-mind; the inference from several studies is that reading fiction improves social skills. In functional magnetic resonance imaging meta-analyses, brain areas concerned with understanding narrative stories were found to overlap with those concerned with theory-of-mind. In an orthogonal effect, reading artistic literature was found to enable people to change their personality by small increments, not by a writer's persuasion, but in their own way. This effect was due to artistic merit of a text, irrespective of whether it was fiction or non-fiction. An empirically based conception of literary art might be carefully constructed verbal material that enables self-directed personal change. WIREs Cogn Sci 2012, 3:425-430. doi: 10.1002/wcs.1185 For further resources related to this article, please visit the WIREs website.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,034 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».