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Enregistrement W2901854014 · doi:10.14324/111.444.ljcs.2018v33.007

Memorial Traces as Tropes of Postcolonial Hauntings in Robert Lalonde’s Sept Lacs plus au Nord and Nina Bouraoui’s Mes mauvaises pensées

2018· article· en· W2901854014 sur OpenAlexaboutno aff
Jasmina Bolfek-Radovani

Notice bibliographique

RevueLondon Journal of Canadian Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Literature and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchTrope (literature)NarrativePoeticsContext (archaeology)TRACE (psycholinguistics)Reading (process)AmbiguityLinguisticsArtSociologyLiteratureHistoryHumanitiesPoetryPhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is a comparative analysis of the language of memory in two auto-fictional narratives by two postcolonial francophone authors of mixed background, belonging to the area of Québec (Robert Lalonde) and Algeria (Nina Bouraoui). It will be argued that both authors seek to deconstruct the binary relationship of the spaces and identities they each belong to (white-Amerindian for Robert Lalonde vs. Franco-Algerian for Nina Bouraoui) through a specific poetics of writing or language of memory. At the same time, they each return cyclically in their writing to the postcolonial spaces, memories and histories of their respective non-Western cultures, as if ‘haunted’ by these spaces. Using the method of close textual reading in a comparative postcolonial francophone context, the article aims to show how the language of memory is deployed in the two narratives chosen. It demonstrates that both authors use the figure of the memorial trace as a trope of haunting in order to construct that language. It concludes that the figures of memory identified in the two texts analyzed give rise to a series of ‘postcolonial hauntings’ producing a postcolonial discourse of ambiguity rather than resistance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0160,022
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2018
Routes d'admission1
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