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Enregistrement W2080543823 · doi:10.1353/nef.2012.0018

L’Écriture migrante comme pratique signifiante: L’exemple de l’hétérolinguisme et de l’écriture fragmentaire chez Abla Farhoud et Ying Chen

2012· article· fr· W2080543823 sur OpenAlexaboutno aff
Simona Emilia Pruteanu

Notice bibliographique

RevueNouvelles études francophones/Nouvelles etudes francophones · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCaribbean and African Literature and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article récupère le concept d’écriture en tant que pratique signifiante (Kristeva) en parlant de deux romans migrants québécois, L’Ingratitude de Ying Chen et Le Bonheur a la queue glissante d’Abla Farhoud, afin de montrer comment les indices d’hétérolinguisme dans ces deux textes, en conjonction avec une poétique du fragment, créent une esthétique propre à l’expression de l’identité migrante, ou ce que nous appelons une signifiance migrante. Nous espérons confirmer que refuser l’ancrage dans une appartenance culturelle ou langagière unique joue un rôle capital dans l’esthétique de l’écriture migrante, car la fragilité identitaire créée par la pluralité des appartenances entraîne l’aménagement d’un espace de traverse pour le sujet migrant dans une écriture caractérisée par une poétique du morcellement. Les travaux de Rainier Grutman sur l’hétérolinguisme aussi bien que les théories qui avancent que le fragment littéraire est une réplique textuelle d’une identité morcelée servent comme cadres théoriques, les deux approches permettant une analyse plus approfondie de l’expression littéraire de l’entre-deux identitaire migrant, le seul espace possible pour Yan-Zi dans L’Ingratitude et Dounia dans Le Bonheur a la queue glissante .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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