Women’s Words and the Words of Women in the <i>Oxford English Dictionary</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article explores datasets curated from the citation evidence in successive editions and revisions of the Oxford English Dictionary (1884–2022), which have been annotated to reflect the gender of the authors and other bibliographical metadata. This exploration aims both to supplement the historical account of the dictionary’s uses of female-authored quotation sources, correcting and elaborating some figures which have previously been reported, and to provide a contemporary account of women’s representation in OED Online, using the revision published in June 2022. In seeking to establish a more objective and empirical basis for judging ‘representativeness’, I treat the OED both as a self-contained bibliographical and lexicographical work, and comparatively, against other comprehensive or very large bibliographical corpora, namely the Garside et al. surveys of early English novels, the Library of Congress Catalog, and the HathiTrust Digital Library. The OED data studied here represents a significant (if restricted) subset, rather than a representative sample, of the OED corpus as a whole: modern (post-1700) quotations from books appearing with their author’s name in the OED evidence are considered. While this approach does not claim to make an objectively complete tally of every woman-authored quotation collected in the OED, it does enable a more detailed and accurate account than has previously been possible, and allows for a number of consistent cross-comparisons. A companion document of Supplementary Data & Notes, available at The Review of English Studies online, describes in technical terms how the data was compiled and the processes and principles by which it was annotated.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».