Kim and A Passage to India: A Binary of Colonial Attitude
Notice bibliographique
Résumé
In modern linguistics binary distinctions are fundamental and many social and cultural phenomena are based on binary oppositions. Even many stereotypes of culture get formulated on the basis of binary oppositions: If you are not with me you are against me (Hawthorn 29) is a cultural imposition of a binary opposition upon variations of attitude. Looking down upon the natives of the Subcontinent as a people, devoid of civilization, colonial authors produced the stereotypes of attitude which remained unchanged, fortified by prejudices and cultural biases. Reading of colonial texts which are based on Indian setting, reveals these stereotypes. Rudyard Kiplings Kim and E. M. Forsters A Passage to India pictured colonial India from European perspective, degrading it to the level of a land of mystery, muddle, inactivity and lethargy. Both the texts depicted India as a binary opposition of Europe, formulated with cultural biases and prejudices emerging out of the boastfulness of the colonizers as the light givers of civilization to the rest of the globe. But it is true that every reading is a re-creation of the identity of the author and this axiom has inspired this paper to explore the basis of binary oppositions of the colonial attitude of Rudyard Kipling and E. M. Forster. This paper is also inspired by the perception that literary and cultural phenomena are based upon binary oppositions and in the days of postcolonial theory binary oppositions have become fundamental to many recent literary works. Keeping this in mind, this paper seeks to explore Kiplings Kim and E. M. Forsters A Passage to India in colonial perspective and present binary distinctions of their attitude towards India. Both the authors have chosen India as setting of their above mentioned novels and their observation of the East and the West produced binary distinctions between Europe and the Subcontinent. This paper has made a deconstructionist analysis of these stereotypes. DOI: http://dx.doi.org/10.3329/sje.v7i0.14469 Stamford Journal of English; Volume 7; Page 129-144
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».