A “Messy” History and its Many “Messy” Texts: An Essay on Partition (India, 1947) and its Narratives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The division of British India into India and Pakistan in August 1947 was accompanied by the dislocation of between twelve and sixteen million people and the violent deaths of around a million. Punjab and Bengal, the two provinces that were divided, were the most affected but so were other parts of the country. After all, mixed populations (Muslim, Hindu, Sikh, Christian, and so on) were more the norm than not in rural and urban India, making the very notion of two homelands, one with a Muslim majority and another with a Hindu majority, somewhat difficult to realize. Apparently the leadership expected what was euphemistically referred to as “an orderly exchange of population” in spite of the fact that the boundaries were officially announced on August 17, 1947, that is, after the actual transfer of power to the two successor states on August 14–15, 1947. Individuals, families, and communities that found themselves on the “wrong” side of the border were dispossessed of land and home, faced with the threat of bodily harm, spent months on the road and in refugee camps, and began the long process of resettlement. The place where the shock and disbelief first register, as do attempts to negotiate an impossible history of violence, is the literary text. This article attempts to introduce a literature that self‐identifies with this traumatic historical experience. Partition literature is best contextualized by developments in two academic, disciplinary fields: history and literary criticism. Disciplinary history has only recently acknowledged the need for a social history of Partition and literary criticism has only recently expanded to allow for ways of discussing a traumatic literature other than the limiting one of “literariness.” Thus the article attempts to interweave a discussion of Partition literature with a discussion of shifting critical approaches to it. By beginning with a look at Partition's erasure in disciplinary history, the article aims to encourage the readership to consider ways in which the historiographical has informed or shaped Partition literature and the history of its reception.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,045 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».