Therapeutic Reading: Self-Reflection and Social Awareness in Contemporary American Literature
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the social function of literature for Oprah's Book Club (OBC) in comparison to how Dave Eggers's imagined audience approaches his fiction and nonfiction.By comparing these two groups of ideal readers, this project explores how certain reading communities understand reading and authorship to relate to therapeutic culture, self-transformation, social awareness, and, in some cases, social engagement.Understanding "therapy" broadly to mean the effort to transform oneself in response to emotional or physical distress, this project builds on scholarship which argues therapy sits at the heart of many contemporary approaches to literature.When reading therapeutically, literature is a tool used to understand the self in relation to others and in response to current events.Reading selections of work by Jonathan Franzen and Dave Eggers as well as engaging with episodes of The Oprah Winfrey Show and OBC discussions, this project explores how OBC and Eggers encourage their ideal audiences to improve themselves therapeutically by reading in similar but distinct ways.OBC and Eggers similarly direct their ideal audiences to transform themselves while reading by identifying with a work's author or characters.Likewise, they similarly believe literature holds the potential to inspire social awareness and a sense of social responsibility for their respective literary communities.For OBC, however, readers benefit from books by connecting literary works to their authors's biographies to identify with however an author seems to improve him-or herself by writing.In contrast,
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,029 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».