Notice bibliographique
Résumé
Tracey Deer’s most recent film, Beans (2020), examines the Oka Crisis through the eyes of Tekehentahkhwa, a young Mohawk girl who goes by the nickname “Beans.” Deer’s film is one of the few cinematic works of “la relève autochtone” that is situated entirely in the past, and by revisiting the Oka Crisis, the director examines the geographical divisions that are still in place today and discussed in twenty-first-century First Nations’ literature and cinema. By traveling to the past, Beans delves deeper into the history of these geographical divisions and their impacts. This article examines the (in)visible borders present in Tracey Deer’s Beans by discussing the geographical focus of Deer’s cinematography: a multitude of barriers between communities – and occasionally, within the same community – during the Oka Crisis. These physical borders, represented by rivers, bridges, ports, roads, and fences, as well as less tangible barriers like linguistic and ideological divisions, are often reinforced or challenged by cultural and linguistic differences which coincide with the geographical and physical divisions. These separations play a key role in Beans as the question of autonomy during the Oka Crisis and the infringement on First Nations territories has had an enduring impact on the role that geography has today in Québécois and First Nations works.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».