Notice bibliographique
Résumé
Author Sonja Boon’s heritage is complicated. Although she has lived in Canada for more than thirty years, she was born in the UK to a Surinamese mother and a Dutch father. Boon’s family history spans five continents: Europe, Africa, Southeast Asia, South America, and North America. Despite her complex and multi-layered background, she has often omitted her full heritage, replying “I’m Dutch-Canadian” to anyone who asks about her identity. An invitation to join a family tree project inspired a journey to the heart of the histories that have shaped her identity. It was an opportunity to answer the two questions that have dogged her over the years: Where does she belong? And who does she belong to? Boon’s archival research—in Suriname, the Netherlands, the UK, and Canada—brings her opportunities to reflect on the possibilities and limitations of the archives themselves, the tangliness of oceanic migration, histories, the meaning of legacy, music, love, freedom, memory, ruin, and imagination. Ultimately, she reflected on the relevance of our past to understanding our present. Deeply informed by archival research and current scholarship, but written as a reflective and intimate memoir, What the Oceans Remember addresses current issues in migration, identity, belonging, and history through an interrogation of race, ethnicity, gender, archives and memory. More importantly, it addresses the relevance of our past to understanding our present. It shows the multiplicity of identities and origins that can shape the way we understand our histories and our own selves.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».