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Enregistrement W2963154358 · doi:10.2478/stap-2018-0018

Processes of Survival and Resistance: Indigenous Soldiers in the Great War in Joseph Boyden’s<i>Three Day Road</i>and Gerald Vizenor’s<i>Blue Ravens</i>

2018· article· en· W2963154358 sur OpenAlexaboutno aff
Brygida Gasztold

Notice bibliographique

RevueStudia Anglica Posnaniensia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnthropology: Ethics, History, Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousNarrativeResistance (ecology)White (mutation)Dominance (genetics)Context (archaeology)HistoryPower (physics)Spanish Civil WarRacismRepresentation (politics)SociologyGender studiesAestheticsLiteratureArtLawPolitical sciencePoliticsArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Joseph Boyden’s Three Day Road (2005) and Gerald Vizenor’s Blue Ravens (2014) offer literary representations of the Great War combined with life narratives focusing on the personal experiences of Indigenous soldiers. The protagonists’ lives on the reservations, which illustrate the experiences of racial discrimination and draw attention to power struggles against the White dominance, provide a representation of and a response to the experiences of Indigenous peoples in North America. The context of World War I and the Aboriginal contributions to American and Canadian wartime responses on European battlefields are used in the novels to take issue with the historically relevant changes. The research focus of this paper is to discuss two strategies of survival presented in Boyden’s and Vizenor’s novels, which enable the protagonists to process, understand, and overcome the trauma of war.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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