Időskorúak, szeniorok olvasási kedve, olvasási palettája, olvasáshoz való viszonya = Reading for Its Own Sake, Range of Interest in Reading and Relation to Reading in case of Elderly People
Notice bibliographique
Résumé
A tanulmány az elméleti alapok bemutatása után elsősorban két kutatás eredményeire hivatkozva próbál meg általános érvényű megállapításokat tenni az időskorúak olvasásával, olvasáshoz, irodalomhoz való viszonyával kapcsolatban. A kutatás az alapvető kérdések mellett (például mennyit és mit olvasnak az idősek) különös figyelmet szentel a korosztály műfaji érdeklődésének, a „nem olvasóknak”, illetve a nem olvasás indokainak ebben a klaszterben. Az eredmények közül kiemelendő, hogy a megkérdezettek – miközben alig 2%-uk rendelkezik e-olvasóval – 12%-a olvasott már könyvet laptopon, illetve az is, hogy a korosztály műfaji érdeklődése láthatóan megváltozott a korábbi mérésekben tapasztaltakhoz képest. Fontos adat, hogy a saját bevallásuk szerint sem olvasók majdnem negyede a meggyengült látására hivatkozott, ugyanakkor egyértelműen mérhető a televízió erős „elszippantó hatása” is a könyvkultúrától. \n \nAfter introducing the theoretical background, this study aims to provide general conclusions about the reading of elderly people and their relation to reading and literature—primarily based on the results of two research projects. Besides essential questions such as what and how often elderly people read, this research pays special attention to the genre interest of this generation, to the ‘non-readers’, and to the reasons for not reading in this cluster. It must be highlighted that 12 percent of the respondents have read a book on a laptop already, while hardly 2 percent of them have an e-book reader, and that the genre interest of this generation has clearly changed compared to results in earlier research. It is important to note that almost one quarter of the nonreaders referred to their weakened sight as a reason for not reading; however, the distracting effect of television from reading culture can be clearly measured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».