WHY GRANDPARENTS TELL STORIES: INTRODUCING THE INTERGENERATIONAL STORYTELLING FUNCTIONS QUESTIONNAIRE
Notice bibliographique
Résumé
Intergenerational storytelling between grandparents and their grandchildren is a developmentally meaningful and mutually enjoyable shared activity. Until now, we know little about grandparents’ motivations for telling stories to younger generations. Do grandparents tell stories to entertain, to teach life lessons, or to simply pass the time? To cast light on this issue, we systematically investigated grandparents’ reasons, and grandchildren’s perceptions of their grandparents’ reasons, for intergenerational storytelling. We asked samples of grandchildren and grandparents in Canada and Austria to complete the newly developed 61-item Intergenerational Storytelling Functions Questionnaire (ISFQ) that measures 12 potential reasons for storytelling. A preliminary factor analysis of the ISFQ, presented here for the first time, suggests that the 12 hypothesized reasons reduce to five factors. Listed in the order of their reported frequency, the factors have been labelled: positive reminiscence function, intimacy/entertainment function, wisdom/teaching function, familial/cultural heritage function, and passing-time function. To supplement these analyses, before completing the ISFQ, grandchildren and grandparents were asked to provide up to four open-ended reasons for intergenerational storytelling. A qualitative analysis of their responses indicates that we failed to capture one additional functional with the ISFQ. We have called this the negative reminiscence or ‘processing the past’ function, in which grandparents tell stories of negative life experiences (a common example being war stories) many years later in order to make sense of the experience in the present. We hope these preliminary results spark interest in studying the underlying motivations for intergenerational storytelling, for which we provide a new measurement tool.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».