Gender Dynamics and Critical Reception: A Study of Early 20th-century Book Reviews from The New York Times
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on book reviews at the turn-of-the century United States in order to underline fundamental compatibilities between large-scale, computational methods and book historical approaches. It analyzes a dataset of approximately 2,800 book reviews published in The New York Times between January 1, 1905 and December 31, 1925. Several machine learning scenarios are employed to investigate how the underlying reviews constructed gendered norms for reading and readership. Logistic regression models are trained and tested to evaluate how effectively lemma frequencies predict the perceived or presumed gender of an author under review. The paper discusses four different feature selection scenarios, as follows: (1) No terms removed, (2) Stop words removed, (3) Stop words, gender nouns, and titles removed, and (4) Stop words, gender nouns, titles, and common forenames removed. For each scenario, the top lemma coefficients are discussed and interpreted. Tracing the norms (gendered and gendering) of The New York Times Book Review in the early twentieth century demonstrates that even the summary-driven book reviews played an important role in mediating hierarchies of taste and distinction. Further, the paper seeks to demonstrate that cultural analytics methods can be used to investigate a range of research questions related to authorship, publishing, circulation, and reception.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle