Becoming the Hyphen: The Evolution of English-Language Ukrainian-Canadian Literature
Notice bibliographique
Résumé
Cet article explore l’évolution de la littérature canadienne ukrainienne écrite en anglais au cours des dernières cinquante années. ll s’agit d’abord de souligner que cette littérature postule le sens d’une ethnicité multiple comme faisant partie d’une sous-classe marginalisée de Canadiens. Je montre qu’après les années 1980, la représentation de l’ethnicité s’est modifiée à partir d’éléments identifiables comme ukrainiens. Je m’appuie en premier lieu sur une analyse de la littérature d’avant cette période, par Vera Lysenko, Maara Haas, George Ryga et Andrew Suknaski en opposition au œuvres publiées après 1980 par Haas, Ryga et Suknaski. Ensuite, j’inclue une analyse d’autres auteurs post-1980 pour montrer comment la représentation de l’ethnicité s’éloigne alors d’un critère non-différencié et basé sur la classe sociale, vers une codification de l’ukrainité comme un caractère spécifique ethnique orienté vers la nation. Je conclue en attribuant cette mutation à l’attention portée à la théorie grandissante du multiculturalisme canadien. Bien que mon analyse se concentre sur la littérature canadienne ukrainienne, la dynamique étudiée ici est commune aux autres littératures ethniques au Canada.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».