Transnational Echoes of Spenceanism: A Text-Mining Exploration in English-Language Newspapers (1790–1850)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract By tracing mentions of the English radical thinker Thomas Spence (1750–1814), his revolutionary “Plan”, and his disciples (the “Spencean Philanthropists”) in digitized collections of English-language Irish, Caribbean, Indian, Australian, Canadian, and US-American newspapers in the 1790s–1840s, this article explores the dissemination of the ideas and militancy inspired by Spence (“Spenceanism”) across the British Empire and the United States. By applying Digital Humanities methods to investigate British radical history from a transnational perspective, the global reception of Spenceanism is reconstructed by examining and comparing a corpus of 275 newspaper articles through text-mining methods such as keyword analysis, co-occurrences, and sentiment analysis. These methods enable the identification of key themes in references to Spenceanism and advance hypotheses concerning both their geographical and chronological distribution: not only when and where Spence and the Spenceans were alluded to and commented upon, but also how a newspaper's geographical location may have impacted its rhetoric in a specific year and historical context. By combining quantitative and qualitative analysis, this article contributes new insights regarding the global circulation of radical ideas across the nineteenth-century English-reading world.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».