A Chinese Whore Making Good Business on Gold Mountain: Using Historical Research to Create Historical Fiction
Notice bibliographique
Résumé
For the 2011 – 2012 school year, I engaged in a year-long research project on Chinese sex workers in the “Wild West” during the Antebellum period. Typically brought to the United States under false pretences by members of Chinese tongs, Chinese sex workers were kept in homes and brothels starting from a very young age. Missionary groups attempted to "free” Chinese sex workers from these brothels, educate them and raise awareness of their plight. Historical accounts of these activities come exclusively from the perspective of the missionaries themselves, rather than the perspective of Chinese sex workers, which results in a biased account of Chinese sex workers as helpless girls. However, the research that I did indicates that there may have been examples of agency amongst Chinese sex workers. In order to share my research on agency amongst Chinese sex workers during the Antebellum period, I opted to write a historical fiction (a short story which was eventually published in the Queen’s Undergraduate Review). It is the process of translating historical research into historical fiction which I will focus on presenting. I rewrote the story and plot a number of times in order to maintain a balance of historical fact and creative license, and I struggled with the ethics of portraying historical characters and events for creative purposes. I learned what’s valuable for writing a successful historical fiction: exhaustive research, the understanding that realism is more impactful than sensationalism, and constant awareness of personal agenda or bias.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,023 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».