Powerful Silences: Becoming a Survivor Through the Construction of Story.
Notice bibliographique
Résumé
Survivors’ accounts of traumatic events function on many levels for both the teller and the hearer. By giving voice to what has been silenced, testimonies to the lived experience of trauma challenge dominant perspectives on the meaning and significance of both historical and contemporary events. The construction of these stories and their telling may also provide a means of countering the devastating psychological effects of the trauma. This paper will explore one story about the Turkish genocide of Armenians in 1915 as told to me by my grandmother, Elmas Tutuian. Remarkably consistent over the years of its telling, Tutuian’s story omits as much as it tells. Examining this narrative from both a psychological and a textual perspective, I suggest that by choosing to be silent about parts of her experience, Tutuian constructed herself as a survivor rather than a victim. In choosing to tell her narrative to me, she also shaped my sense of resistance to oppression. The article references works analyzing survivors’ accounts of trauma from a literary, psychological, sociological, theological, and historical perspective.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,041 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».