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Enregistrement W2328062071 · doi:10.1515/zaa.2011.59.2.109

‘And I Did Want to Pass’: Reading Canadian Second Generation Holocaust Memoirs as Migration Texts

2011· article· de· W2328062071 sur OpenAlexaboutno aff
Nina Fischer

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Anglistik und Amerikanistik · 2011
Typearticle
Languede
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemoirThe HolocaustImmigrationHolocaust survivorsJudaismReading (process)SociologyTransgenerational epigeneticsAlienationHistoryIdentity (music)Gender studiesLiteratureAestheticsArtPolitical scienceArt historyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One aspect of post-Holocaust Jewish life to which little attention has been paid in the study of Holocaust literature is the experience of migration. This article examines three Canadian Second Generation Holocaust memoirs and their portrayal of migration. Memoirs by Jewish-Canadian authors prove to be particularly beneficial for analyzing aspects of migration because the immigration of Canada’s survivors often took place when their children were old enough to consciously experience it. Lisa Appignanesi’s Losing the Dead (1999), Eva Hoffman’s Lost in Translation (1989), and Elaine Kalman Naves’s Shoshanna’s Story (2003) all depict the challenges of the arrival to 1950s Canada. The memoirs explore the ways in which the young immigrants cope with dislocation, alienation, and belonging. Against the backdrop of a traumatic family history, they experience different forms of ‘cultural crossings’ - for instance, with regard to language, the immigrant’s body, or religious identity. The focus on migration in Second Generation memoirs highlights the transnational and transcultural rather than merely the transgenerational features of Holocaust memory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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