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Enregistrement W4327693007 · doi:10.1007/s10583-023-09526-y

Witnesses, Deniers and Bourgeois Troublemakers. The Holodomor and Ukrainian-Canadian Collaboration in Marsha Forchuk Skrypuch’s Winterkill (2022)

2023· article· en· W4327693007 sur OpenAlexaboutno aff
Mateusz Świetlicki

Notice bibliographique

RevueChildren s Literature in Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKosciuszko Foundation
Mots-clésUkrainianFamineContext (archaeology)SociologyReading (process)BourgeoisieLawHistoryMedia studiesPolitical scienceLinguisticsPoliticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The article examines Marsha Forchuk Skrypuch’s Winterkill (2022), a recent Holodomor middle-grade historical novel issued by Scholastic, and showcases that Skrypuch explores the implicated position of North Americans – especially Soviet collaborators and journalists – in the context of the famine and Stalin’s collectivization. Most notably, Winterkill brings attention to the actions of Rhea Clyman, a Jewish-Canadian journalist who wrote factual articles about the situation in the Soviet Union but until the mid-2010s was largely forgotten. In the first part of the article, the author briefly introduces the historical background and points to the recent increase of Holodomor-themed Anglophone books. Then, close reading Winterkill , they argue that many characters in the novel, including the ones based on Clyman and Alice, a Ukrainian Canadian girl she met in Kharkiv in 1932, emerge as what Michael Rothberg has called “implicated subjects.” The article demonstrates that at first the foreigners in the novel are enchanted with Stalinism, accept its benefits, and their actions – directly and indirectly – contribute to the destruction of the Ukrainian countryside. Winterkill showcases both the importance of recognizing one’s implication and sharing the testimony of the Holodomor witnesses, hence keeping the memory of the famine and its victims alive.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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