Notice bibliographique
Résumé
In the present chapter, we present a framework and methodology for the empirical study of psychonarratology and discuss some of the epistemological issues that form the background for this kind of research. Following a discussion of the domain of psychonarratology, we elaborate on four aspects of the methodology that are central to its study. First, we discuss the distinction between features and constructions introduced in Chapter 1 and describe criteria for developing useful textual features. Second, the term “statistical reader” is introduced; this term describes an approach in which aggregate measures of groups of individuals are used to provide insights into the general characteristics of populations of readers. Third, we sketch some of the epistemological assumptions involved in conducting empirical research in psychonarratology and outline the theoretical goals. Fourth, we argue that the strongest inferences about reading processes can only be obtained by conducting “textual experiments” in which the text is manipulated and concomitant changes in readers' responses are observed. Together, these notions provide a foundation for the empirical investigation of the problems of psychonarratology. This chapter was designed in part to address the needs, interests, and concerns of literary scholars who may be intrigued by the empirical study of literary response but lack the confidence to pursue it on their own. In particular, we have endeavored to outline the fundamentals of empirical research without recourse to specialized knowledge or vocabulary. As we discuss in Chapter 1, the very word “statistics” may have unpleasant connotations for literary scholars.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,167 | 0,090 |
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 ».