“I wanted to live in that music:” Blues, Bessie Smith and Improvised Identities in Ann-Marie MacDonald’s <i>Fall on Your Knees</i>
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the link between the improvisatory nature of blues music and resistance to socially prescribed expectations for gender and sexuality in Ann-Marie MacDonald’s first novel, Fall on Your Knees (1996). When Kathleen Piper, one of the main characters in the novel, leaves her home in Cape Breton in1918 to pursue a classical singing career in New York, she finds herself transfixed, and subsequently transformed, by a performance by Jessie Hogan (a fictional character clearly modeled on Bessie Smith), in large part because of her remarkable improvised vocals. Hogan’s performance points to the rich history of the great blues women of this time period, women who, through their songs, costumes, and improvised lyrics and melodies, explicitly and implicitly tackled issues such as domestic violence and poverty, and challenged normative ideas of black female identity and sexual orientation. This history provides a critical context for Kathleen’s growing sense of autonomy and sexual identity, and this paper argues that the representation of Bessie Smith in the novel (in the guise of Hogan) enables possibilities for improvising new social relations and sexual identities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».