Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Based on the analysis of the three selected North American novels -Dionne Brand 's Toronto, What We All Long For (2005), Chang-rae Lee's New York, Native Speaker (1995), and Karen Tei Yamashita's Los Angeles, Tropic of Orange (1997) -this work examined global cities as a literary phenomenon ('diverCity').As shown, the poetics of narrative, place, and code-switching function as the common aesthetics of global, urban, and ethnic literature.Thus, this structured analysis of a poetics of 'diverCity' provided the connecting link for examining the triad of globalization and its effects, global cities as cultural nodal points, and cultural diversity in a globalizing age as a literary phenomenon.In this work, the analysis by a poetics of diverCity provides the opportunity to illustrate how the common aesthetics are of significance to each of the three selected novels.The poetics of narrative, place, and code-switching are important in Tropic of Orange (1997) when portraying the cultural multiplicity, urban-geographic complexity, and socio-political ruptures of the global city.Although, both the poetics of place and narrative are essential in Native Speaker (1995), the poetics of code-switching is the novel's dominating strategy in visualizing, exploring, and translating urban immigrant life and the integration of different ethnic groups into urban society.Similarly, with the poetics of narrative and code-switching, What We All Long For (2005) illustrates the different coexisting and overlapping worlds within the city while focusing its exemplifications on concepts of urban place and space.The three poetics thus play an important, albeit different, role in each literary analysis.In this study, the poetics of narrative mainly concentrates on the novel's genre, intertextuality, and narrative voice.In Native Speaker (1995), for example, different genre conventions, such as the immigrant novel, the spy thriller, and the detective story, are combined to maneuver outside literary and cultural categories.In Tropic of Orange (1997), the story of Christopher Columbus' conquest
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,000 |
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.
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 découle