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Enregistrement W4316089707 · doi:10.7202/1094124ar

Children’s Books and Childhood Reading in Eighteenth‑ and Nineteenth‑Century Denmark

2022· article· en· W4316089707 sur OpenAlexvenueno aff
Charlotte Appel, Nina Christensen, Karoline Baden Staffensen

Notice bibliographique

RevueMémoires du livre · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)HistoryLiteratureClassicsArtLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article sets out to demonstrate the potential of memoirs and autobiographies as sources to study children’s use of books and other media in Denmark between around 1750 and 1850. Research on historical children’s reading cultures in the Nordic countries has been limited, and knowledge of children’s own experiences of reading, including how, when, where, what and with whom they read, is scarce. Despite the fact that most autobiographical writings were put on paper late in the authors’ lives, and even though most were composed by privileged or exceptional individuals, these sources can open up aspects of children’s book and media history which are otherwise largely inaccessible. Inspired by media scholars Hepp and Hasebrink’s concepts of media repertoires and media ensembles, we point to the importance of studying individual children’s selections of media (“repertoires”) in relation to those available in specific social contexts (“ensembles”). The article looks at six memoirs, representing boys and girls, urban and rural settings, and rich and poor families. We consider how these ego‑documents may tell unexpected stories about children’s media repertoires in practice and about the social life of children’s books and reading.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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