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Enregistrement W4407276969 · doi:10.1080/14927713.2025.2461770

The cultural omnivore hypothesis applied to reading habits: a test of novelty-seeking and intrinsic motivation as explanatory factors

2025· article· en· W4407276969 sur OpenAlexaffvenueabout
Alex T. Silver, Steven E. Mock

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoveltyOmnivorePsychologyTest (biology)Reading (process)Explanatory powerExplanatory modelIntrinsic motivationSocial psychologyMathematicsStatisticsEpistemologyEcologyPhilosophyBiologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the cultural omnivore hypothesis, higher class individuals possess a broader palette of tastes and preferences when it comes to leisure consumption. Although potential explanations of this pattern have been suggested, little research done to explore potential explanatory factors for this relationship. We set out to test the often-speculated explanatory factor openness to experience and drew on other class-focused theory. Namely, the notion of class as culture was used to test an additional explanatory factor, intrinsic motivation. For the present analyses, we examined the relationship between socio-economic status (SES), and breadth of book genre readership using Canadian secondary data, specifically the Survey of Reading and Buying Books 2005. The results from a linear regression analysis between SES and number of book genres read supported the cultural omnivore hypothesis. Additionally, both openness and intrinsic motivation were shown to help mediate this relationship, suggesting they may help explain the cultural omnivore.

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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,495

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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