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Enregistrement W176577593

The coming-of-age narrative by indigenous writers in Canada

2009· article· en· W176577593 sur OpenAlexaboutno aff
Martina Rössler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Die vorliegende Diplomarbeit beschaftigt sich mit der so genannten coming-of-age Erzahlung in literarischen Werken indigener kanadischer Schriftstellerinnen. Der einfuhrende Teil dieser Arbeit beleuchtet einige Kernfragen, die sich im Zusammenhang mit der Analyse indigener kanadischer Literatur stellen. Der darauf folgende Abschnitt widmet sich dem Begriff des „Bildungsromans“ in der deutschsprachigen sowie anglophonen Literatur und beschreibt den Versuch, dieses komplexe Genre zu definieren. In der Folge werden in der Literaturanalyse die zwei Werke Monkey Beach von Eden Robinson und Ravensong von Lee Maracle unter Einbezug der zuvor genannten Aspekte untersucht. Eine detaillierte Betrachtung der von mir definierten Charakteristika der coming-of-age Erzahlung stellt den Grosteil der Arbeit dar. Hierbei werden Aspekte wie Personenkonstellationen oder Initiationsriten behandelt, sowie die psychischen, emotionellen und sexuellen Entwicklungen beider Protagonisten untersucht und im Vergleich analysiert. Durch die literaturkritische Betrachtung von Ravensong und Monkey Beach werden jene Herausforderungen augenfallig, denen sich die Protagonisten Stacey und Lisamarie wahrend ihrer Adoleszenz stellen mussen. Diese werden sodann mit den charakteristischen Aufgaben eines jungen Menschen im traditionellen Bildungsroman verglichen. Die Analyse zeigt, dass der „indigene Bildungsroman“ per se nicht existiert, wohl aber eine abgeanderte Form, welche durch historische, kulturelle und soziale Phanomene gepragt ist. Ravensong und Monkey Beach konnen daher als coming-of-age Erzahlungen angesehen werden, die sich als eine eigenstandige Form des Bildungsromans verstehen.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0360,013
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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