Individual differences in literary reading: Dimensions or categories
Notice bibliographique
Résumé
Literary text reading has long been a subject of empirical research. Various measures of reader differences and reader typologies were suggested, with the most prominent being studies of literary expertise, and studies employing Literary Response Questionnaire (LRQ; Miall & Kuiken, 1995). Literary expertise is difficult to define and fails to account for potential differences within non-experts. LRQ and similar dimensional approaches neglect the possibility that a salient reader typology does exist. The main goal of this study is to test whether a salient reader classification can be formed based on participant responses to questionnaires and to test how this classification corresponds to self-reported reader expertise. Based on responses from 741 participants (78.41% female, mean age = 24.31), we test the factor structure of LRQ in its Serbian translation and find moderate, acceptable fit. We also present our own Receptiveness to Literature Questionnaire (UPK) with two factors named Thorough Reading and Reading for Pleasure. Finally, we discuss relations between LRQ and UPK, offer classifications of readers formed on participant factor scores, and test the congruence between these classes and self-reported participant expertise. Our results indicate that a dimensional approach should be favored over forming categories of readers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».