Le thème de l’immigration dans Un nègre a violé une blonde à Dallas de Ramonu Sanusi
Notice bibliographique
Résumé
La migration est un phénomène social aussi ancien que l’histoire de l’humanité. Avant la colonisation des Européens ont voyagé pour « découvrir » des nations. Après la colonisation, il y a des indépendances des pays colonisés. A la suite de ces indépendances, les Africains voyagent chez les colons pour chercher des bonheurs. Ils adoptent des moyens différents pour réaliser des biens chez les blancs. Les écrivains contemporains comme Calixthe Beyala, Ousmane Sembene et Ramonu Sanusi exposent les actions des jeunes Africains dans le but de les décourager de leurs actes, pour les corriger des maux et pour inculquer des attitudes positives au cours de leurs voyages. Notre romancier, Sanusi dans son roman, Un nègre a violé une blonde à Dallas, nous a montré les dispositions des parents Africains envers leurs enfants, les influences des camarades et le super naturel des Africains. Nous avons examiné l’influences des parents, des amis et de la société dans la vie quotidienne d’Ajanaku, le héros du roman de Sanusi. La conclusion nous montre la manière possible de réduire les actes néfastes des jeunes en quête de la richesse.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».