The Trauma of “Fear-Induced Exodus:” The Case of Victor Magiar and the Italian Jews of Libya
Notice bibliographique
Résumé
The Italian/Italophone Jewish community is amongst those that suffered from the Holocaust and other traumas. Drawing on the work of thinkers of trauma theory such as Dori Laub and Cathy Caruth, this paper aims to add to the current discourse on literary production by Italian/Italophone Jews by analyzing the trauma of the Italian Jewish community in postcolonial Libya, a topic often neglected by scholars. In 1967, the long-established Jewish community in Libya was forced to leave, abandoning all its property and economic funds. Victor Magiar, a Sephardic Jew born in Libya in 1957, was among those who — like all Jews who lived in Arabic lands — experienced trauma due to a myriad of factors, such as pogroms and the fact that he had no passport and true nationality. Through Magiar’s novel E venne la notte: Ebrei in un paese arabo (2003), this paper examines the trauma of the “fear-induced exodus” to Italy on the writer and his community. Moreover, a continuous dialogue with the author informs the analysis of the trauma involved in his story and the Sephardi community history, which also includes the elucidation of Jewish identity in postcolonial Libya. This paper highlights the details of history and stories that go beyond the novel itself, illuminating a nearly unknown facet of Italian history and of the country’s current multilingual and multicultural society.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».