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Enregistrement W4312103222 · doi:10.46352/23036990.2022.71

(Re)Configuring Language Identity and Memory in Eva Hoffman’s "Lost In Translation" / (Re)konfiguracija jezičkog identiteta i sećanja u romanu "Izgubljeno u prevodu" Eve Hofman

2022· article· en· W4312103222 sur OpenAlexaboutno aff
Jovana Kostić, Aleksandra Stojanović

Notice bibliographique

RevueJournal of the Faculty of Philosophy in Sarajevo / Radovi Filozofskog fakulteta u Sarajevu ISSN 2303-6990 on-line · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePolish-Jewish Holocaust Memory Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeThe HolocaustWitnessIdentity (music)ImmigrationLinguisticsSociologyPsychologyHistoryAestheticsArtPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper aims to examine Eva Hoffman’s experience of language and subsequent testimony of the trauma of immigration in her autobiographical novel Lost in Translation. As the daughter of Holocaust survivors, Eva Hoffman bears the burden of inherited memories of her parents’ Holocaust experiences, belonging to what Marianne Hirsch defines as the generation of postmemory. This status significantly impacts her sense of self and creates obstacles in the process of assimilation into a new country. Hoffman faces double immigration to Canada and the United States, where she struggles with her acquisition of the English language and finding an adequate narrative voice to testify to her family’s trauma and her own trauma of losing her Polish language and identity. To overcome the trauma of an unfamiliar space and language she initially feels disconnected from, Hoffman narrates her life and experiences in a new world. By examining the process of acceptance of a new language, readers witness Hoffman’s healing process and attempt to find closure in a world of fragmented, disassociated language and memories.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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