"The Limits of the Imaginable": Women Writers' Networks during the Long Nineteenth Century
Notice bibliographique
Résumé
The rapid rise of the digital humanities over the past decade has transformed literary study, helping scholars to discern broader patterns in print culture and media history. Engaging with methodologies such as data mining, macroanalysis, and network analysis, my Master's Essay utilizes these computational analytics approaches in order to address longstanding critical questions in women's literary history - in particular, how might these tools help us understand the crucial rise of women's networks during the long nineteenth century. To what extent were women's relationship s with fellow female authors important to their success in a male-dominated publishing marketplace, and what new insights are gained from viewing these relationships on a macro-analytic level, rather than simply viewing the individual network or the network of "important" or "canonical" writers associated with a particular literary period or movement?\nIn taking a distant approach without privileging canonical authors over others, the macro-network I generated from mining bio-data of nearly 700 women writers becomes a fluid model from which new trails of scholarship can be mapped rather than a stagnant source of evidentiary support for pre-existing arguments. Utilizing networking software to track details of women's interactions with one another my essay reveals several surprising who functioned as crucial nodes in communities of women writers during the long nineteenth century - Joanna Baillie, Geraldine Jewsbury, and Margaret "Storm" Jameson - and offers an analysis of why this high connectivity has not translated into canonicity.\nOf course, any database of women writers obscures as much as it reveals about women's experience as participants in gendered publication networks, and my essay closes with analysis and acknowledgement of the archival absences, gaps, and biases of human politics embedded in the data in- and exclusion process encoded within the construction of the Cambridge University's Orlando Project digital database, from which my information was mined.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,017 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».