Modelling sentiment and topics in letters written by 19th century immigrants in North America
Notice bibliographique
Résumé
This thesis answers the call by the International Organization for Migration for researchers to listen to migrants.Based on the assumption that contemporary and historical migrants have similar experiences, this study takes as its subject 915 letters written by 218 immigrants in North America during the long 19th century.Within the framework of exploratory data analysis and using the tools of natural language processing and Bayesian linear regression, it measures sentiments, models topics and examines relationships between narrative features and temporal, structural and biographical variables.It also tests whether sentiment and topics predict cessation of correspondence, a potential indication that a migrant has successfully integrated into a new country.The hypothesis is that positivity in letters, signifying good experiences, correlates with an increased probability that correspondence will end.Sentiment was found to be mildly positive and topics mostly oriented around practical matters and relationship maintenance.These narrative features varied by time and writer traits, but they did not predict cessation of correspondence, which was mostly related to gender.Female migrants were more likely than men to continue writing.The findings are mostly in line with previous scholarship in the area of migrant correspondence, indicating that the methodology used here is valid.The quantitative techniques revealed subtle patterns, particularly around the influence of gender, and offered insight into how Bayesian multilevel modeling might address bias and representation in cultural datasets.Recommendations for future study include use of this technique for more nuanced modeling of migrant correspondence and for other work within the field of the digital humanities.Languages, Literatures and Cultures, who have offered their kindness and support to me in many different ways and for many years now.In particular, I am grateful to Prof
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».