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Enregistrement W654848988 · doi:10.1017/cbo9780511500107

Psychonarratology foundations for the empirical study of literary response

2003· book· en· W654848988 sur OpenAlexaff
Marisa Bortolussi, Peter Dixon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueNarrative Theory and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarratologyFocalizationEmpirical researchCognitionNarrativePsychologyEpistemologyDisciplineSociologyPlot (graphics)Cognitive scienceLinguisticsSocial sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychonarratology is an approach to the empirical study of literary response and the processing of narrative. It draws on the empirical methodology of cognitive psychology and discourse processing as well as the theoretical insights and conceptual analysis of literary studies, particularly narratology. The present work provides a conceptual and empirical basis for this interdisciplinary approach that is accessible to researchers from either disciplinary background. An integrative review is presented of the classic problems in narratology: the status of the narrator, events and plot, characters and characterization, speech and thought, and focalization. For each area, Bortolussi and Dixon critique the state of the art in narratology and literary studies, discuss relevant work in cognitive psychology, and provide a new analytical framework based on the insight that readers treat the narrator as a conversational participant. Empirical evidence is presented on each problem, much of it previously unpublished.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,028
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations329
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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