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Enregistrement W4211061151 · doi:10.3138/seminar.58.1.1

The Role of Empathy in Literary Reading: From <i>Einfühlung</i> to the Neuroscience of Embodied Cognition, with the Example of Kafka’s <i>The Metamorphosis</i>

2022· article· en· W4211061151 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre-Louis Patoine

Notice bibliographique

RevueSeminar A Journal of Germanic Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionEmpathyReading (process)FeelingCognitionPsychologyNovellaLiteratureCognitive sciencePhilosophyArtEpistemologyLinguisticsSocial psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the second half of the nineteenth century, Hermann Lotze, Robert Vischer, and Theodor Lipps pioneered the notion of Einfühlung, a term translated into the English empathy by Edward Titchener in 1911. This article investigates the role of empathy in literary reading by reconnecting it to its origins in the theories of Einfühlung and by revisiting these theories in the light of neuropsychological studies of embodied cognition carried out since the nineties. Contemporary to the coinage of the term empathy and to the broader dissemination of the notion of Einfühlung, Franz Kafka’s The Metamorphosis (1915) is here used as a test terrain for the hypotheses generated by this investigation. Kafka’s novella shows us how literature can use “fantastic cognition” (Kukkonen) to open a space of empathic indetermination in which the reader can resonate with structures of feeling extended beyond “normal” human sensorimotor forms.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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