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Enregistrement W4409095882 · doi:10.16995/dscn.17802

Revisiting John Stuart Mill’s <em>The Subjection of Women</em>: A Computer-Assisted Stylometric Analysis

2025· article· en· W4409095882 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to John Stuart Mill’s Autobiography, his mature work should be thought of as “the product not of one intellect and conscience but of three” (J. S. Mill [1873] 1981, 265). He claimed that The Subjection of Women (1869) was co-authored by himself, Harriet Taylor Mill, and Helen Taylor. Most of J. S. Mill’s readers have been largely unconvinced both by his claims of co-authorship and by his encomiums of his co-authors. Rather than strengthening the claims of a common “fund of thought,” collaboration, and co-authorship, his testimony to their abilities undermined them. Those who are most reluctant to take these claims at face value reject the idea that not only did Harriet Mill have an active, pervasive, and everlasting part in John Stuart Mill’s writings, but also that she was the originator of some of his most characteristic ideas. Others, however, readily admit her influence and her originality. Unlike her mother, Helen Taylor has never actually gotten any consideration as her stepfather’s co-author. Given the challenges of assessing authorship for this text through traditional methods, we apply computational stylometric analysis. Should we accept a key tenet of stylometric studies, that an author’s mind engrafts itself onto the text, then we might be able to test J. S. Mill’s claims of co-authorship. This paper presents the state of the question and the results of a supervised machine learning-based authorship identification analysis of the Subjection. We train three classifiers (SVM, K-NN, DT) on a dataset of essays by all three potential authors. These models are then used to attribute segments of the Subjection to individual authors. The most effective models attribute the majority of the text to John Stuart Mill, though stylistic traces suggest contributions from Harriet Mill and, to a lesser extent, Helen Taylor. This is a particularly difficult authorship identification issue to address. Selon Autobiography de John Stuart Mill, son œuvre mûre doit être considérée comme « the product not of one intellect and conscience but of three » (J. S. Mill [1873] 1981, 265). Il affirmait que The Subjection of Women (1869) avait été coécrit par lui-même, Harriet Taylor Mill et Helen Taylor. La plupart des lecteurs de J. S. Mill sont restés largement sceptiques, tant face à ses affirmations de coécriture que face à ses éloges de ses collaboratrices. Au lieu de renforcer les affirmations d’un « fonds commun de pensée », de collaboration et de co-auteurialité, ses témoignages sur leurs compétences les ont affaiblies. Ceux qui rejettent le plus nettement ces affirmations refusent l’idée que Harriet Mill ait eu un rôle actif, constant et durable dans les écrits de John Stuart Mill, et encore moins qu’elle ait été à l’origine de certaines de ses idées les plus marquantes. D’autres, en revanche, reconnaissent volontiers son influence et son originalité. Contrairement à sa mère, Helen Taylor n’a jamais été sérieusement considérée comme coautrice de son beau-père. Étant donné la difficulté d’évaluer l’auteur du texte par des méthodes traditionnelles, nous appliquons une analyse stylométrique computationnelle. Si l’on admet un principe fondamental des études stylométriques — qu’un texte porte l’empreinte cognitive de son auteur — alors il est possible de tester les affirmations de J. S. Mill concernant la coécriture. Cet article expose l’état de la question et les résultats d’une analyse d’attribution d’auteur fondée sur l’apprentissage supervisé appliquée à The Subjection. Nous entraînons trois classificateurs (SVM, K-NN, DT) sur un corpus d’essais des trois auteurs possibles. Ces modèles sont ensuite utilisés pour attribuer des segments du texte à chaque auteur. Les modèles les plus performants attribuent la majorité du texte à John Stuart Mill, bien que des traces stylistiques indiquent des contributions de Harriet Mill et, dans une moindre mesure, de Helen Taylor. Ce cas pose un problème d’attribution particulièrement difficile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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