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Enregistrement W4362659343 · doi:10.21608/tjhss.2023.292548

Migration, Memory, and Mobility in Vassanji’s No New Land

2023· article· en· W4362659343 sur OpenAlexaboutno aff
Anjum Khan

Notice bibliographique

RevueTranscultural Journal of Humanities and Social Sciences/Transcultural Journal of Humanities and Social Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There's no new land, my friend, noNew sea; for the city will follow you,In the same streets you'll wander endlessly. . . .- "The City" by CP. Cavafy, translated by Lawrence Durrell in JustineAgriculture made the nomads settlers, and trade and other economic opportunities made the settlers immigrants. Vassanji interweaves several such narratives of trade and opportunity diaspora where individuals migrate for commerce and occupation. These willing immigrants travel across continents carrying the memory of their land left behind, and make an attempt to reconstruct it with social and symbolic capital. Vassanji’s novel, No New Land is one such narrative relating the immigrant’s odyssey where the emotional transition spans longer than the physical passage. It is the tale of the sixty-nine Rosecliffe Park located in imaginary Don Mills in the city of Toronto, and its heterogenous immigrants representing different ethnicities. However, the physical structure of Sixty-nine Rosecliffe Park is a construction of every resident’s’ cultural memory and social capital. The edifice and its environment are an ecosystem created by its inhabitants in order to promote multicultural sustenance. The proposed essay will make an attempt to examine the environmental and cultural conflicts the Asian and African immigrants confront in Canada, followed by the triumph of their socio-cultural mobility. I intend to highlight the efforts of immigrants in reconstructing a similar land which lies in the past using collective cultural memory, and their ability to find a connecting line between both their homeland and their foster land.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0220,018
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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