Inventing interventions : strategies of reappropriation in Native American and First Nations literatures
Notice bibliographique
Résumé
Ma thèse de doctorat, intitulée Inventing Interventions: Strategies of Reappropriation in Native and First Nations Literatures traite du sujet de la réappropriation de la langue anglaise et de la langue française dans les littératures autochtones du Canada et des États-Unis, en tant que stratégie d’intervention de re-narration et de récupération. De fait, mon projet fait abstraction, autant que possible, des frontières nationales et linguistiques, vu que celles-ci sont essentiellement des constructions culturelles et coloniales. Ainsi, l’acte de réappropriation de la langue coloniale implique non seulement la maîtrise de base de cette dernière à des fins de communication, cela devient un moyen envers une fin : au lieu d’être possédés par la langue, les auteurs sur lesquels je me penche ici possèdent à présent cette dernière, et n’y sont plus soumis. Les tensions qui résultent d’un tel processus sont le produit d’une transition violente imposée et expérimentale d’une réalité culturelle à une autre, qui, pour plusieurs, n’a pas réussie et s’est, au contraire, effritée sur elle-même. Je soutiens donc que les auteurs autochtones ont créé un moyen à travers l’expression artistique et politique de répondre (dans le sens de « write back ») à l’oppression et l’injustice. À travers l’analyse d’oeuvres contemporaines écrites en anglais ou en français, que ce soit de la fiction, de l’autobiographie, de la poésie, du théâtre, de l’histoire ou du politique, ma recherche se structure autour de quatre concepts spécifiques : la langue, la résistance, la mémoire, et le lieu. J’examine comment ces concepts sont mis en voix, et comment ils sont interdépendants et s’affectent à l’intérieur du discours particulier issu des littératures autochtones et des différentes stratégies d’intervention (telles la redéfinition ou l’invention) et du mélange de différentes formules littéraires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».