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Enregistrement W2095681909 · doi:10.25115/odisea.v0i7.160

The Japanese American Experience Through Literature: Joy Kogawa’s Obasan and Mitsuye Yamada’s Poetry

2017· article· es· W2095681909 sur OpenAlexaboutno aff
María Isabel Seguro Gómez

Notice bibliographique

RevueODISEA Revista de estudios ingleses · 2017
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian American and Pacific Histories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismHumanitiesPoetrySilenceArtGender studiesSociologyPolitical scienceLiteratureLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La comunidad japonesa-americana se ha visto marcada por la experiencia del internamiento en campos de concentración a consecuencia de la Segunda Guerra Mundial. Este hecho histórico demostró que a pesar del carácter multicultural de las sociedades estadounidense y canadiense lo que prevalecía era la noción de la supremacía blanca. Joy Kogawa y Mitsuye Yamada fueron de las primeras voces que rompieron con el silencio de canadienses y estadounidenses de origen japonés. Ambas exploran cómo las políticas racistas de sus respectivos países han afectado no sólo sus vidas, sino también las de sus antepasados y la de las generaciones más jóvenes.Abstract:The Japanese American community has been deeply marked by the internment experience as a result of the Second World War. This historical event demonstrated the fact that, despite the multicultural nature of U.S. and Canadian societies, notions of white supremacy were the ones that prevailed. Joy Kogawa and Mitsuye Yamada were two of the first voices that emerged breaking the silence of Canadian and American citizens of Japanese origin. They explore the ways in which the racist policies of their respective countries had affected not only their own lives, but also that of their ancestors and of the younger generations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0290,018
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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