Reading, Hearing, and Seeing Poetry Performed
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the differences between reading a poem, listening to a poem, and watching a live poetic performance. Stimulus materials included three poems with positive and three with negative themes written by Michelle Hilscher. The 32 participants, including an equal number of males and females in psychology and literature, completed a General Poetry Questionnaire (GPQ) to indicate their experiences and impressions of poetry coming into the study. Following the presentation of each poem, participants answered 14 5-point scale questions in a Poetry Reception Questionnaire (PRQ) which captured cognitive and emotional nuances of poetry reception, and one open-ended question where the participants wrote freely about the poem's meaning. A factor analysis of the GPQ distinguished primarily between participants' responsiveness to the stylistic features and subject matter of poetry. A factor analysis of the PRQ identified global absorption, interpretive engagement, and narrative representation as the primary activities involved in responses to the six poems. A factor analysis of qualitatively derived meaning categories (MC) contrasted an elaboration of style and metaphor as opposed to subject matter and story line. Analyses of variance showed that respondents preferred to read poetry as compared to hearing, or seeing it performed live. By reading poetry themselves, participants were able to explore and interpret the literary devices in poetry in an independent and creative manner, whereas participants who experienced a live performance seemed constrained in their ability to be actively involved in their experience of poetry and therefore found the poetry less engaging.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».