History with Heart: Canadian Holocaust Literature for Young People
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the emergence of the Canadian Holocaust literature canon for young readers, closely examining the work of Carol Matas and Kathy Kacer to explore how the Holocaust can be narrated for children. Largely understudied despite their productivity and popularity, Matas and Kacer rely on the narrative strategy of blending invented or imagined characters with factually accurate situations and experiences. By using the tools that historical fiction offers, these two prolific Canadian authors demonstrate the possibilities of multifaceted, educational, and engaging texts about the Holocaust for young people while preserving the “open hearts” of the characters at the centre of their stories.Cet article traite de l’émergence de la littérature canadienne sur l’Holocauste pour les jeunes lecteurs, en examinant de près le travail de Carol Matas et de Kathy Kacer pour explorer comment l’Holocauste peut être raconté aux enfants. En dépit de leur productivité et de leur popularité, Matas et Kacer n’ont pas fait l’objet d’études approfondies. Elles s’appuient sur une stratégie narrative qui consiste à mêler des personnages inventés ou imaginés à des situations et des expériences factuelles exactes. En utilisant les outils qu’offre la fiction historique, ces deux auteures canadiennes prolifiques démontrent les possibilités de textes à facettes multiples, éducatifs et engageants sur l’Holocauste pour les jeunes,
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».