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Enregistrement W2790494124 · doi:10.5539/ells.v8n1p104

Struggle and Survival in Cultural Clash: A Case Study of Pecola in The Bluest Eye

2018· article· en· W2790494124 sur OpenAlexvenueno aff
Bin Yuan

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican and British Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamTragedy (event)ScapegoatDichotomyDenialWhite (mutation)Identity (music)Culture of the United StatesSociologyCharacter (mathematics)Gender studiesAestheticsIdentification (biology)LiteratureLawArtPsychoanalysisPolitical sciencePsychologyPhilosophyEpistemologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toni Morrison is not only one of the Afro-American writers who focus on the clash between black culture and the white mainstream culture in the United States as well as the marginalized existence of the blacks, but more importantly a unique Afro-American woman writer who goes beyond the simplistic dichotomies of the black male literary tradition and explores the root of the tragedy of the blacks in the mainstream society. Based on textual analysis of her first novel The Bluest Eye and a case study of Pecola, a main character in this novel and actually a victim and scapegoat, this paper, with the painful truth that Pecola’s tragedy results not just from the denial and rejection of the mainstream society, but more significantly, from the blind identification of some blacks in the mainstream culture, and their incompetence to cherish their own culture and identity, aims at exploring hope in the tragic story, and suggesting how blacks can struggle to survive so as to extend their heritage and values.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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