The Culture of Exile and Narratives of Resistance: A Study of Munif’s Cities of Salt and Naipaul’s the Middle Passage
Notice bibliographique
Résumé
Fictional texts still remain a forceful medium in understanding the turbulent global culture at the end of the millennium. The language of literature is greatly affected by the struggle between two mutually opposed forces: the oppressor and the resisting power of the oppressed. The oppressed and the exploited of the earth maintain their defiance: liberty, through resistance. The biggest weapon against this defiance is to annihilate their belief in their past, roots, culture, or even their names and ultimately in themselves. It makes them want to identify with that which is remote; for example other people’s language. Ideas are implanted that any possibility of success or triumph is a remote ridiculous dream. This in turn creates a collective despair and a wasteland where the oppressor presents himself as the cure. Remembering, looking back in anger or even imagining are all acts of resistance and of lending coherence and integrity to a history and a homeland interrupted, divided or compromised by instances of loss. Redressing forcibly forgotten experiences, allows the silences of history to come into word, and makes us imagine alternative scripts of the past, hence invariably changes our understanding of the present. The present paper aims at investigating narratives that recuperate losses incurred in migration, exile and dislocation. Forced or voluntary immigration is discussed as part and parcel in the narratives that originate at border crossings and that cannot be bound by national borders, languages or traditions through Naipaul’s The Middle Passage, and Munif’s Cities of Salt, where the chaotic dynamics of a world constantly on the move creates resistance and possibly confrontations, mirroring the fragmented consciousness of postmodern culture elucidated by HomiBhabha and Frantz Fanon.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».