Trauma, Haunting, and the Limits of Narration in Gabi Köpp’s <i>Warum war ich bloß ein Mädchen</i>, Leonie Biallas’s <i>“Komm, Frau, raboti”: Ich war Kriegsbeute</i>, and Renate Meinhof’s <i>Das Tagebuch der Maria Meinhof</i>
Notice bibliographique
Résumé
In this article the author examines three examples of German women’s life-writing that thematize mass rapes by the Red Army at the end of the Second World War from the perspective of adolescent girls, regarding their representation of the rapes and the way they frame the trauma experienced by the survivors along with short- and long-term consequences. The author argues that despite the effects of what Suzette Henke calls “scriptotherapy” the narratives may have had for their writers, two levels of haunting intersect and ultimately remain unreconciled in these texts : (1) the haunting of the sexual violence that affected the women personally; and (2) the haunting of the Nazi past. While the former is the main focus of the narratives in that they attempt to formulate what Urvashi Butalia calls a “vocabulary of rupture” around traumatic memory, the latter manifests in a contradictory representation of the Soviets as well as in narrative lacunae or erasure of Nazi Germany’s responsibility for the war. The author concludes with a reflection on contemporary sexual politics and the transgenerational impact of the haunting in children born of rape.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,051 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».