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Enregistrement W2989779875 · doi:10.7939/r3-kqyt-b515

National Myth in Canada: Reproducing and Resisting Settler Colonialism at Memorial Sites

2019· article· en· W2989779875 sur OpenAlexaboutno aff
Jason Chalmers

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonialismMythologyPolitical scienceHistoryLawClassics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation examines myth and memory in settler colonial contexts. In particular, it explores the way Canadians engage with national mythology at sites of genocide commemoration. It focuses on three national sites that together constitute a memorial network: the Canadian Museum for Human Rights (CMHR), which opened in Winnipeg in 2014; the Truth and Reconciliation Commission (TRC), which released its final report in 2015; and the National Holocaust Monument (NHM), which was unveiled in Ottawa in 2017. These sites are ideal case studies because each addresses the history and memory of the Holocaust or Residential Schools. The history and memory of genocide, and especially Indigenous genocide, is an integral part of settler colonialism and settler mythology. In this dissertation, I ask how sites of genocide memory reproduce – or resist – settler colonialism in Canada. I consider how memory functions as an aspect of settler colonialism and, especially, how Canadians use commemoration to reinscribe settler mythologies, identities, and relationships. Furthermore, I address how these memories can become sites of resistance that destabilise settler colonialism. My analysis is guided by the framework of difficult knowledge. The theory of difficult knowledge posits that learning occurs when marginalised narratives (difficult knowledge) disrupt dominant ones (lovely knowledge). This study considers how the CMHR, TRC, and NHM frame histories of genocide as difficult and/or lovely knowledge. I demonstrate that, while the NHM reproduces lovely knowledge, the TRC and CMHR both generate potentially difficult knowledge, albeit in limited ways. However, they use different techniques to do so: the TRC promotes a subversive counter-narrative whereas the CMHR encourages visitors to engage in the interpretation of national history. I contend that they are likely to produce difficult knowledge about Canadian history and myth when they engage with Indigenous peoples and perspectives. Furthermore, I argue that the framework of difficult knowledge can work as a critical – and potentially decolonising – research methodology. This study offers several findings regarding the relationship between settler colonialism and memorial networks. I argue that, while Holocaust memory and the memory of Residential Schools can – and do – inform one another, both memories emerge from and are shaped by settler mythology. In other words, settler colonialism plays a significant role in the production of genocide memory in Canada. Furthermore, I argue that the CMHR, TRC, and NHM are points of rupture that force Canadians to confront the myths and memories that undergird settler society. That is, these sites cultivate identity by enabling people to engage with, re-enact, and institutionalise myth and memory. At the same time, however, memorial sites are places of resistance that can disrupt national myth and destabilise settler colonialism.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0450,031
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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