Sources of Ukrainian-Canadian Identity in Janice Kulyk Keefer’s Novel The Green Library
Notice bibliographique
Résumé
Antud töö peamiseks eesmärgiks on püüda mõista, mis on identiteet, kuidas saab inimene oma identiteeti luua ja kõige tähtsam – milliseid allikaid saab ta selleks kasutada. \nTöö näitab, et arusaam identiteedist ei saa eksisteerida iseeneses, vaid inimene loob enda identiteedi, leides selleks vajalikud ressursid. \nSissejuhatuses on esitatud töö taust ja välja toodud uuritava teema olulisus. Samuti annab sissejuhatus informatsiooni romaani The Green Library autori Janice Kulyk Keeferi ja teose kohta. Siin on ka püstitatud uurimisküsimused, kuidas ajalooline ja kultuuriline taust mõjutavad identiteedi kujunemist ning millistele allikatele saavad teose kaks naispeategelast toetuda oma identiteediloomes ning mis on nende valikute põhjused. \nEsimene peatükk on töö teoreetiline osa. See keskendub ukraina immigrantide ajaloolisele ja sotsiaalsele taustale ning erinevatele akulturatsioonistrateegiatele vastuvõtvas ühiskonnas. Peatükk käsitleb ka teise põlvkonna immigrantide eripärasid ja raskusi oma identiteedi loomisel. \nTeine peatükk on töö empiiriline osa. See on pühendatud romaani teise põlvkonna esindajatest kangelannadele ja nende Kanada ukrainlaseks olemise viiside analüüsile. Peatükk sisaldab samuti kahe kangelanna identiteediloome strateegiate ja nende allikate võrdlevat analüüsi. \nKokkuvõtteks võib öelda, et kuigi peategelased Eva Chown ja Oksanna Moroz on samasse vanusegruppi kuuluvad teise põlvkonna ukraina juurtega immigrandid, on nende kogemused ja identiteet väga erinevad. Uurimus näitab, kui suurel määral mõjutavad peategelaste identiteeti aeg ja ühiskondlikud olud Kanadas kui vastuvõtvas ühiskonnas ning suhtumine immigrantidesse.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».