Mutual Identities: Fostering Empathy between Readers and Characters in Reading a Work of Fiction
Notice bibliographique
Résumé
Empathy is often seen fostered through teaching of literature, particularly fiction, and influencing readers’ behavior and emotions. This study aimed to investigate the relationship between readers' and characters' mutual identities as witnessed in the form of a literary empathy created by reading a work of fiction. A qualitative research design helped in in-depth understanding of participants’ experiences, by adopting an empirical stylistic approach to conduct a thematic analysis of readers’ responses, combining stylistic-narratological analysis of two sampled texts, Amy Tan’s Two Kinds and Charles Dickens’ Oliver Twist. Both datasets were collected through a Literary Response Questionnaire (LRQ) and analyzed to understand how literature, particularly fiction, stimulated empathy in individual readers. The readers’ responses mechanism was aptly supported by Theory of mind and Decety's and Gerdes' empathy development theories to understand how readers develop mental flexibility and experience emotional empathy to understand characters’ emotions. The results revealed the intensity of readers’ connection with the characters while they introspected through the text and correlated themselves with human emotions resulting in empathy with the characters of the text. The findings imply that literature equips students and readers with the capacity to cultivate empathy through an emotional appraisal of characters.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».