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Enregistrement W3162933109 · doi:10.25071/1916-0925.40215

Landscapes of Trauma and Transformation: Poems of Anne Michaels, Karen Shenfeld, and Miriam Waddington

2021· article· en· W3162933109 sur OpenAlexvenueno aff
Catherine Caufield

Notice bibliographique

RevueCanadian Jewish Studies / Études juives canadiennes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtPoetryHumanitiesArt historyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long before ecocriticism became a focus for textual analysis, poets articulated interconnection with the natural world. Not only green but vibrant colour across the spectrum has semiotically served poets as they sought to venture ever deeper into understanding the expanse of human experience and the anguish that all too often accompanies it. The idea of post-traumatic transformation is rooted in the Hebrew Bible and in the contextual stories with which it is intertextually connected. Casting out the idea that hardship is intentionally imposed for the express purpose of causing growth, the fact remains that suffering—sometimes unbearable suffering—is integral to human life and we must grapple with it. The colourful imagery and synesthesia of landscape can be leveraged descriptively and metaphorically to express pain, confusion, and questioning. Traversing the terrain of confounding events, poetic poesis of the works analyzed in this article demonstrates a wrestling to find, however provisionally, transformative trails through the wreckage.Bien avant que l’écocritique ne devienne un focus pour l’analyse textuelle, les poètes ont articulé l’interconnexion avec le monde naturel. Plus que la couleur verte, tous les tons à travers le spectre ont servi sémiotiquement les poètes alors qu’ils cherchaient à s’aventurer toujours plus profondément dans la compréhension de l’étendue de l’expérience humaine et de l’angoisse qui l’accompagne trop souvent. L’idée de transformation post-traumatique est enracinée dans la Torah et dans les histoires contextuelles avec lesquelles elle est intertextuellement connectée. En rejetant l’idée que la souffrance est intentionnellement imposée dans le but de provoquer la croissance, il n’en reste pas moins que la souffrance—parfois insupportable—fait partieintégrante de la vie humaine et nous devons la combattre. L’imagerie colorée et la synesthésie du paysage peuvent être exploitées de manière descriptive et métaphorique pour exprimer la douleur, la confusion, et le questionnement. Traversant le terrain d’événements déroutants, la poésie poétique des oeuvres analysées dans cet article démontre la lutte pour trouver, même provisoirement, des pistes transformatrices à travers les épaves.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,023
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,190 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
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