Fictions of Mixed Origins: Iracema, Tay John, and Racial Hybridity in Brazil and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Given the diasporic origins of the overwhelming majority of their populace, most countries in the Americas have had to indigenize themselves. Some of them have been content to simply “play Indian.” However, many others have attempted to achieve national legitimacy by fusing their Indigenous and non-Indigenous inhabitants, even if they subsequently do not always admit it. In this essay, I examine how two foundational inter-American novels, José de Alencar’s Iracema and Howard O’Hagan’s Tay John, convey the contrasting ways in which Brazil and Canada have used racial hybridity in their national imaginaries; the former by celebrating the union of the Indigenous and the European that culminates in the birth of the first Brazilian, and thus the Brazilian nation; the latter, which is set in the aftermath of the fall of Batoche and the end of the Métis national dream, by dramatizing the apparent impossibility of racial mixing in Canada. Tellingly, despite the fact one country has embraced what one might term an ideology of ethnoracial hybridity and the other has largely rejected it, both of them have been culturally and politically dominated by groups of European descent. No less important, Indigenous people seem to have become more prominent in the country that historically has been uncomfortable with ethnoracial hybridity, Canada, than with the one that ostensibly glories in it, Brazil.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».