<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn1" rend="footnote text" n="1"> Dabei hat der Ereignistyp, der Zustandsveränderungen beschreibt, den höchsten Wert, gefolgt von weiteren weniger ereignishaften Kategorien. Vgl. zu den Kategorien und zur Bestimmung der Ereignistypen die Annotationsrichtlinien Vauth & Gius (2021) und zu den Narrativitätskurven Vauth et al. (2021), für den Classifier Hatzel (2022).</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn2" rend="footnote text" n="2"> Zur Diskussion der beiden narratologischen Ereigniskonzepte und ihrem Verhältnis vgl. Hühn (2014). </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn3" rend="footnote text" n="3">Trotz des mit diesen beiden Ansätzen erreichten hohen Handlungsbezugs haben 13% der Sätze keine entsprechend annotierte Spanne im Originaltext (18% bei den professionellen und 9% bei den semiprofessionellen Zusammenfassungen).</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn4" rend="footnote text" n="4"> <anchor xml:id="id_docs-internal-guid-2b2ba53b-7fff-8af1-b7f1-6a9c5feac217" />Die Daten wurden in Vauth & Gius (2022) publiziert. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn5" rend="footnote text" n="5"> Der Gesamtscore ist also jener, der bei der zufälligen Auswahl der Events aus dem Text im Durchschnitt zustande kommt. ‘1‘ bedeutet also, dass der Score zufällig ausgewählten Events entspricht, ‘2‘ heißt, dass der Score doppelt so hoch ist wie bei zufälligen Events.</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn6" rend="footnote text" n="6"> Für die Berechnung wurde SciPy verwendet: <ref target="https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.peak_prominences.html#scipy.signal.peak_prominences">https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.peak_prominences.html#scipy.signal.peak_prominences </ref> </note>