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Enregistrement W3133652866 · doi:10.5206/mf.v6i2.13677

L’entre-deux identitaire dans les écritures migrantes : une rhétorique de la modernité

2021· article· fr· W3133652866 sur OpenAlexaffvenueabout
Élodie Carine Tang

Notice bibliographique

RevueMouvances Francophones · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Élodie Carine Tang, dont Le roman féminin francophone de la migration vient de paraître aux éditions L’Harmattan, poursuit ici ses intérêts de recherche axés sur les écritures migrantes, le roman féminin postcolonial, et les pratiques scripturales contemporaines, où deux perspectives de deux écrivaines québécoises de souche étrangère se croisent : Ying Chen dans Les lettres chinoises; et Marie-Célie Agnant dans La dot de Sara. Celles-ci appartiennent au courant de l’écriture migrante qui a considérablement marqué les champs littéraire québécois à la fin du xxe siècle. Ces deux textes de fiction mettent en scène des personnages aux prises avec la réalité de l’immigration. Il s’ensuit de ce contact avec l’ailleurs un dilemme qui oscille entre le deuil des origines, et l’ouverture à une nouvelle naissance. La fiction mime ainsi subrepticement la relation qui s’institue entre l’immigré et le pays d’accueil. Pour faire coexister ces différents espaces culturels les écrivaines créent une position médiane qui réconcilie ces voix dissonantes. Ainsi, dans ce contexte, l’entre-deux identitaire n’est plus vécu comme une fragmentation, mais plutôt comme un enrichissement qui rejaillit de l’échange harmonieux entre diverses appartenances. L’esthétique du métis témoigne dès lors d’une nouvelle rhétorique qui délaisse les lieux communs, les clichés, les sentiers battus et s’inscrit dans ce sens dans la modernité.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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