The Generative Dissensus of Reading the Feminist Novel, 1995-2020: A Computational Analysis of Interpretive Communities
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 article furthers ongoing work on the merits of the feminist novel’s intrinsic variability by probing its dynamics in four publishing contexts: contemporary anglophone literary criticism, prestigious review publications, marketing materials, and online book reviews by social readers. We explore how these interpretive communities converge and diverge in their assessments of feminist fiction over the past twenty-five years by evaluating articles from the MLA International Bibliography, book reviews in The New York Times, The New Yorker, Times Literary Supp-lement, and other prominent periodicals, blurbs from Amazon, and Goodreads reviews. We trace the feminist novel’s ambivalent fates—or rather, feminist novels’ ambivalent fates—in and across these four domains. To do so, we engage computational methods of topic modeling, most distinctive word analysis, and named entity recognition. We synthesize these quantitative results with qualitative attention to provocative examples from our corpus. In so doing, we consider how literary scholars can develop more robust understandings of what feminism and feminist fiction mean to contemporary readers and what we stand to gain by bringing this diverse interpretive labor into our scholarly conversations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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