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Enregistrement W2123974039 · doi:10.5539/ass.v9n7p144

Reading Japanese Occupation in Malaya in The Rice Mother Through the Lens of Social Memory

2013· article· en· W2123974039 sur OpenAlexvenueno aff
Nurul Atiqah Amran, Ruzy Suliza Hashim

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomelandMemoirReading (process)Identity (music)Social memoryImmigrationHistorySociologyCultural memoryGender studiesAestheticsPsychologyArtAnthropologyArt historyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the reconstruction of social memory as portrayed in The Rice Mother, a historical fiction of the 21st century which appropriates the history of Japanese Occupation in Malaya from 1941 to 1945. Social memory is defined as a unifying force that envisions the past through which cultural and communal influences are derived and handed down through generations. The studies on social memory raise questions about the transmission of the system, preservation of experience and knowledge, and alteration of culture during the historical period in which based on these premises, we emphasise on the small unit of a Ceylonese family. We discuss the process of commemorating history within individual identity and communal relations in the novel which takes on a dark history as the setting of the stories of a Ceylonese immigrant family and the generations that make Malaysia their homeland. Unlike No Dram of Mercy, a memoir by Sybil Kathigasu, a survivor of the occupation, Manicka’s novel is based on remnants of history as creative background to a tale that runs several generations. We shall identify the ways in which the history of Japanese Occupation in Malaya is being represented through the lens of social memory to show how a contemporary Malaysian writer still remembers afresh the traumatic memory of our war in our history.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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