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Enregistrement W3120832668 · doi:10.3758/s13423-020-01853-1

Memory and comprehension of narrative versus expository texts: A meta-analysis

2021· review· en· W3120832668 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePsychonomic Bulletin & Review · 2021
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNarrativePsychologyExposition (narrative)ComprehensionRecallVariety (cybernetics)Cognitive psychologyInclusion (mineral)Meta-analysisRhetorical modesReading comprehensionContent analysisLinguisticsSocial psychologyReading (process)LiteratureMathematics educationComputer scienceSocial scienceArtificial intelligenceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We acquire a lot of information about the world through texts, which can be categorized at the broadest level into two primary genres: narratives and exposition. Stories and essays differ across a variety of dimensions, including structure and content, with numerous theories hypothesizing that stories are easier to understand and recall than essays. However, empirical work in this area has yielded mixed results. To synthesize research in this area, we conducted a meta-analysis of experiments in which memory and/or comprehension of narrative and expository texts was investigated. Based on over 75 unique samples and data from more than 33,000 participants, we found that stories were more easily understood and better recalled than essays. Moreover, this result was robust, not influenced by the inclusion of a single effect-size or single study, and not moderated by various study characteristics. This finding has implications for any domain in which acquiring and retaining information is important.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,000

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.

Tête enseignante Opus0,309
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,092 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle