Songs of soldiers : decolonizing political memory through poetry and song
Notice bibliographique
Résumé
In January 1979, a ship ferrying armed Ugandan exiles and members of the Tanzanian army sank on Lake Victoria. Up to three hundred people are believed to have died on that ship, at least one hundred and eleven of them Ugandan. There is no commemoration or social memory of the account. This event is uncanny, incomplete and yet is an insistent memory of the 1978-79 Liberation war, during which the ship sank. From interviews with Ugandan war veterans, and in the tradition of the Luo-speaking Acholi people of Uganda, I present wer, song or poetry, an already existing form of resistance and reclamation, as a decolonizing project. Drawing from political memory in postcolonial, African, Black, Indigenous and Diaspora studies, I argue that truth-telling, a fundamental aspect of reconciliation and restoration of justice among the Acholi, can be achieved through poetic expression. This dissertation extends the technical definition of Okot p’Bitek’s Song school of poetry to include form and content and the space for social and political commentary in various voices and landscapes. The poet as historian, and the artist as ruler, both Okot p’Bitek’s concepts, are illustrated through “Songs of Soldiers”. This work is deeply rooted in displacement and the desire to return – continuing factors in where and how I think about and articulate myself.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».