What's Your Pleasure? Exploring the Predictors of Leisure Reading for Fiction and Nonfiction
Notice bibliographique
Résumé
Leisure reading is associated with several important educational and cognitive benefits, and yet fewer and fewer young adults are reading in their free time. To better study what drives leisure reading in undergraduates, we developed the Predictors of Leisure Reading (PoLR) scale. The PoLR investigates key predictors of leisure reading, namely reading motivations, obstacles, attitudes, and interests. We examined the PoLR’s ability to predict language skills in 200 undergraduates, both directly and indirectly via exposure to fiction and nonfiction texts. Language skills were measured with a diverse battery of tasks, including items from two sections of the Scholastic Aptitude Test. We found that greater intrinsic reading enjoyment predicts better verbal abilities, and this was often explained via exposure to fiction rather than nonfiction. In contrast, participants who reported reading due to extrinsic pressures typically had weaker verbal abilities, often explained by stronger associations with nonfiction. This pattern was observed across the raw correlations and in a series of path analyses. In sum, it was ‘reading enjoyment’ and ‘identifying as a reader’ that uniquely predicted better verbal abilities in our undergraduate sample. The importance of these findings are discussed in relation to fostering intrinsic reading enjoyment throughout the various stages of formal education.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».