Notice bibliographique
Résumé
Trauma is not restricted to a particular place or a particular time. War memories intrude all nations and traumatize them. Following the crisis of the civil war in Lebanon, the invasion upon Palestine, the misery of Holocaust, and the wretchedness of World War II, many literary texts tackle them to show the traumatic experience of the individual. A Good Land by Nada Jarrar describes different traumatized nations and shows how the effect of trauma is one upon many individuals from different backgrounds. This research sets out to prove that the three different characters in the novel suffer from trauma. Kamal represents the Palestinian traumatic experience, Laila represents the Lebanese traumatic experience, and Margo represents the Jewish traumatic experience. This study focuses on the basic concepts of trauma. It shows how trauma affects identity. In addition, it displays the symptoms of Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) and examines how different characters present different symptoms. The research discusses the novel’s thematic representation of trauma. It focuses on trauma theory specifically the idea of ‘’acting out’’ that is explained by Dominick LaCapra and Cathy Caruth. Moreover, the study shows the impact of trauma on identity through using the work of Dolores Herrero and Sonia Baelo-Allue. Eventually, this research sets out to prove the possibility of representing trauma in A Good Land by Nada Jarrar.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».