«Yet families are more than gene pools: their stories travel through and map us,too»: Janice Kulyk Keefer’s Honey and Ashes: A Story of Family
Notice bibliographique
Résumé
Honey and Ashes () revolves around a quest for identity, national and personal; more precisely around a quest for lost origins. In keeping its focus throughout the narrative on family snapshots and studio portraits this family memoir of Ukrainian Canadian author Janice Kulyk Keefer foregrounds the role of photographs in recovering and reconstructing memories of a lost past. Keefer was born in Canada, but her parents and grandparents have a history of painful displacement from their mother country, a place she experienced vicariously through the memories of her relatives, her mother’s above all. The photos help her to give concrete evidence of their story, from which she was, in actual fact, excluded. In Honey and Ashes Janice Kulyk Kefeer explores the issues that haunt those who live simultaneously in two countries: the country of the heart and that of the mind. The author was born in Canada, a country which for her family and herself meant freedom and a future filled with opportunities. She was also born, however, into the history of her family’s homeland, Ukraine, thus inheriting both the gift and the burden of her family’s homeland past, a past that is perceived as «an equal spill of beauty and blood». The painful, disconcerting aspects of this process of remembering are remarked upon throughout the text:
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».