<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn1" rend="footnote text" n="1"> Alle Methoden und folgenden Visualisierungen können mit den Python-Skripten, Funktionen, Klassen und Methoden in der Bibliothek PyNovellaHistory(Schröter, 2024) nachvollzogen werden. Die folgenden Verweise auf relevante Python-Skripte sind mit Links hinterlegt.</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn2" rend="footnote text" n="2"> <hi rend="color(#000000)">Die Visualisierung dieser Gridsuche kann in den Skripten mit der Benennungsregel »</hi> <ref target="https://github.com/julianschroeter/PyNovellaHistory/blob/main/scripts_novellas/4-2_perspectival_classification_genres/Heftromane_bootstrapped_classification_prototype_plot.py"> <hi rend="color(#000000)">run_classi</hi> <hi rend="color(#000000)">-</hi> <hi rend="color(#000000)">fic_principled_sampling_[Gattungspaar].py«</hi> </ref> <hi rend="color(#000000)">repliziert werden. </hi>Der optimale <hi rend="italic">C@1-score</hi> von 0,82 wird in diesem Beispiel bei einer Breite des Enthaltungsbereichs von 0,03 erreicht. Die bis hier vorgestellte Modellierung wurde, der grundlegenden Idee nach, bei einer Poster-Präsentation (Schröter, 2022) in Urbana-Champaign (Illinois) vorgestellt. Alle folgenden Arbeitsschritte sind noch nicht öffentlich gemachte Weiterentwicklungen. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn3" rend="footnote text" n="3"> So etwa im Rahmen des ERC-Projets DIALECT, https://dialect-erc.github.io/.</note>