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Enregistrement W3033352868

Negotiating Place, Memory, and Identity in M. G. Vassanji’s The Assassin’s Song: A Humanistic Geographical Perspective

2019· article· en· W3033352868 sur OpenAlexaboutno aff
Krupa Sophia Jeyachandran, Urvashi Kaushal

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Maritime and Colonial Histories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanismIdentity (music)Meaning (existential)RealmSociologyTragedy (event)Gender studiesAestheticsHistorySocial scienceEpistemologyArtPhilosophyTheology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper explores the concepts of place, memory, and identity in M G Vassanji’s The Assassin’s Song in the light of humanistic geography which arose as a reaction to spatial sciences in the 1950s and the 1960s. As far as the basic meaning of the word “place” is concerned, it involves location, an area, or a specific direction. In the realm of humanistic geography, place is endowed with meaning, memory, and experience, and it provides a base to carry out the sociocultural practices associated with daily life. Karsan’s life in Pirbaag as an adolescent and as an aspiring student at Boston-Harvard, his married life with Marge Thompson in Canada, his new identity as Krishna Fazl while working as a professor in a college in British Columbia, his familial life and tragedy in the form of his only son’s death, his return to India, his research period at the Indian Institute of Advanced Study, Shimla, and finally his getting back to his roots and assuming the role of the Saheb (spiritual leader) of Pirbaag are a testament to the view that place determines one’s experiences and thereby plays a decisive role in the shaping of identity.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
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