MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206430242 · doi:10.47743/lincu-2021-2-0216

The Power of 'Wonder' by R. J. Palacio to Trigger Young Readers’ Emotionally Literate Responses

2021· article· en· W4206430242 sur OpenAlexaboutno aff
Raluca Ștefania Pelin

Notice bibliographique

RevueLinguaculture · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyWonderPsychologyReading (process)FeelingLiteracyPower (physics)Class (philosophy)Social psychologyPedagogyLinguisticsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Readers’ emotions are naturally blended with their cognitive abilities in the transaction with literary texts. From the perspective of emotional intelligence, an emotionally literate reader will be able to read beyond the surface of the text and make inferences regarding shades of feelings, their causes and effects. The purpose of the present study was to observe whether there is any correlation between the emotional intelligence profile of young readers and their abilities to identify the emotional input in literary texts and its impact on themselves. The study was carried out with the participation of 72 students in the first year at the Faculty of Letters in Iași. It consisted in three stages and relied both on quantitative and qualitative data collection. In the first stage, the students filled in a Reading literary texts – Self-report questionnaire; in the second stage they filled in the How Empathetic are You? (The Toronto Empathy Questionnaire, TEQ) (“How Empathetic”) and in the third stage they were given excerpts from the book Wonder by R. J. Palacio in order to check whether the self-reported emotional literacy skills were at work when approaching a literary text. Approximately half of the students (30) offered to watch the film prior to class discussion and work. The answers were compared with the results of the self-reported questionnaires and a natural and fairly consistent correspondence between the profiles of readers in terms of empathy in general and the empathy felt with regard to the fictional characters together with a good command of emotion vocabulary could be observed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLinguacultureMême sujetEmotional Intelligence and PerformanceTravaux en français237 207