Diversity Sells: Uzma Jalaluddin’s Muslim Adaptation of<i>Pride and Prejudice</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pride and Prejudice (1813) is transposed onto an Indian-origin Muslim community in modern-day Toronto in Uzma Jamaluddin’s Ayesha at Last (2019), and the novel is as much about being Muslim in the West as it is about being an Austen adaptation. These creative departures from the Austen hypotext contribute to the novel’s positive reception, which can be gauged from the 4.4 stars rating by 1184 users on Amazon. Ronald Robertson (1995) argues that “diversity sells,” and this article examines Amazon user reviews to demonstrate how Jalaluddin’s Muslim glocalization of Pride and Prejudice makes her novel a success and reveals the market for such diverse stories. She makes a commendable effort to make space for practicing Muslim protagonists in the Austen oeuvre and succeeds in providing realistic depictions of many aspects of the Muslim community. However, the novel’s unfortunate surrender to Western stereotypes of the “terrorist” Muslim male to appeal to the implicit white reader ultimately undermines its authenticity and does not fully represent the breadth of Muslim experience, thereby demonstrating that continued effort is required to overhaul the publishing industry’s employee and audience base to enable the inclusion of more equitably drawn minority characters.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».