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Enregistrement W3215608970 · doi:10.1163/18757421-05201002

Afrasian Aesthetics in M.G. Vassanji’s The Magic of Saida

2021· article· en· W3215608970 sur OpenAlexaboutno aff
J.K.S. Makokha

Notice bibliographique

RevueMatatu · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePostcolonial and Cultural Literary Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMAGIC (telescope)Identity (music)History of AfricaGender studiesAmbiguityHistoryDar es salaamContext (archaeology)TanzaniaAnthropologySociologyEthnologyArtAestheticsPhilosophyLinguisticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Magic of Saida by M.G. Vassanji (2012) centres on the central figure of the novel’s story, Kamal. He is the son of an African mother and an Asian (read Indian) father, who grows up in Tanzania and then relocates to Canada where he becomes an established doctor. The novel tackles themes of African-Asian (read Afrasian) racial identity, belonging, and the effects of the past on the present. Kamal identifies mainly as an African when residing with his mother in Kilwa during his childhood; he is then urged to embrace an Indian identity when he is sent to live with his uncle in Dar es Salaam in his early adolescence. Decades after moving to Edmonton, Canada, Kamal decides to come back to Kilwa. This paper explores the tension and ambiguity in Kamal’s identity by analyzing the way he defines himself—or is defined—in Kilwa and Dar es Salaam, and then investigating, through an eclectic psychochriticism lens, how that in turn affects him as he ages and drives him to return in seach of what it means to be both an Asian and an African in the context of East African cultural landscapes.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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