Die dabei erzielten Resultate bewegen sich im gängigen Rahmen von Klassifikationstasks in den Computational Literary Studies (vgl. Bamman/Kent/Li/Zhou 2024). Die höchste Vorhersage-Genauigkeit mit einem F1-Score von 75% erzielt Anthropics claude-sonnet-3.5-Modell mit einem Prompt mit den Annotationsrichtlinien und einem handverlesenen Beispiel. Es liegt damit ganze 25% über einer Majority Baseline also einem Verfahren, das schlichtweg immer jene Kategorie vorhersagt, die im Datensatz am häufigsten vertreten ist, und 9% über GPT-4o. In zukünftigen Experimenten sollte geklärt werden, ob diese Ergebnisse auch bei einer größeren Stichprobe und anderen Beispieltexten generalisieren und ob ein Fine-Tuning der Modelle oder Prompts, z.B. durch verschiedene Prompt-Tuning-Techniken, zu einem statistisch signifikanten Effekt in der Vorhersage führt.