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Enregistrement W2233344886

Un/Authorized Exhibits: Elegiac Necropolitics in Renée Sarojini Saklikar’s children of air india

2015· article· en· W2233344886 sur OpenAlexaffvenueabout
Tanis MacDonald

Notice bibliographique

RevueStudies in Canadian Literature · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSouth Asian Cinema and Culture
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsLawEconomic JusticeDutyElegiacSociologyHistoryMedia studiesPolitical scienceLiteratureArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renee Sarojini Saklikar’s children of air india is a book which takes as its subtitle “un/authorized exhibits and interjections,” well aware of its position as public dirge, un/official archive of voices and names, and interruptive document to the official story of Air India Flight 182. Official accounts foreground the facts: there were 331 people -- including 280 Canadian citizens of South Asian heritage, 82 of whom were children under the age thirteen -- who died when a bomb exploded on that plane off the south-west coast of Ireland on June 23, 1985. The “un/authorized exhibits and interjections” of the text and its embedded grief politics are championed by an oppositional figure of a female mourner in public space as a critic of postmodernist “despairing rationalism,” much as philosopher Gillian Rose discusses in her elegantly-titled Mourning Becomes the Law (7). Rose asserts that the law, if it is still the law that serves the citizenry and not an ideology that serves itself, has no other ethical choice but to acknowledge this truth: female mourners, by insisting on mourning as an act of justice, “reinvent the political life of the community” (35). The literary and other artistic manifestations of such mourning duty, and the philosophical injunctions to challenge and trouble the law through persistent mourning, are central to the project that drives children of air india : to “write the names all the way through” (Saklikar 113).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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