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Enregistrement W1946805424

Bend Like the Grass: Ecofeminism in Kamala Markandaya's Nectar in a Sieve

2011· article· en· W1946805424 sur OpenAlexaffvenue
Dana C. Mount

Notice bibliographique

RevuePostcolonial text · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcofeminismReading (process)SociologyContext (archaeology)AestheticsOppressionModernityEnvironmental ethicsGender studiesPoliticsHistoryEpistemologyPhilosophyLawPolitical scienceArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper revisits an early postcolonial favourite, Kamala Markandaya’s Nectar in a Sieve, by reading it as a possible ecofeminist text. Markandaya’s novel about a peasant farmer and her daily struggles has fallen out of favour, perhaps due to the often dismissive reading of Rukmani, the heroine, as a passive female character, a position which this paper challenges using de Certeau’s concept of tactics and power. Given the troubled history of ecofeminist thinking about women in the global South, this paper asks whether an ecofeminist reading still makes critical sense. The overwhelming role of nature in the novel, however, and particularly in Rukmani’s understanding of the value of life, means that it would be misguided to overlook these ecofeminist themes. This paper, then, aims to situate an ecofeminist reading within the context of a more specific postcolonial analysis in order to understand Rukmani as an active agent through her labour on the land and her embrace of community. The paper in particular focuses on the ways in which Rukmani employs tactics to negotiate modernity through the under-examined relationship between herself and the white doctor, Kenny. Rukmani’s ultimate decision to return to the land is not read as a retreat, but rather a thoughtful response to urbanization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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