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Enregistrement W3111272239 · doi:10.36770/bp.480

Memories of Mogadishu: Reconstructing post-conflict societies through memory and storytelling

2020· article· en· W3111272239 sur OpenAlexaboutno aff
Asha Siad

Notice bibliographique

RevueBibliotekarz Podlaski Ogólnopolskie Naukowe Pismo Bibliotekoznawcze i Bibliologiczne · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaSomaliHomelandNarrativeStorytellingCollective memoryHarmSpanish Civil WarIdentity (music)HistorySociologyGender studiesMedia studiesAestheticsPolitical scienceLawArtLiteratureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many members of the Somali diaspora, the fear of fading memories places a sense of urgency on them to keep these stories of their homeland alive. The great African novelist Ben Okri once said, “to poison a nation, poison its stories”. Stories have the ability to harm or heal societies. Oftentimes, it is simply exclusion from the main narrative that can greatly harm or marginalize a group of people. This paper examines the use of memory in the reconstruction of a once cosmopolitan city by the Somali diaspora around the world through the Memories of Mogadishu initiative. The film by the same title is a short documentary made by the author, in which she interviews nine members of the Somali diaspora currently residing in Canada. Ultimately, this project and this paper reveal the realities of how post-conflict societies, and individuals within them, reconstruct and reconcile their memories, in this case of their former home of Mogadishu, Somalia. This paper analyses the nine interviews and is divided into the following four sections: “Memories of Mogadishu before the Civil War”, “Civil War and Leaving Mogadishu”, “Identity Revision, Memory, and Routinization”, and “Losing and Rebuilding Memories of Mogadishu (and Themselves)”.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesBibliométrie, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0160,066
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,237 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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