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Enregistrement W4385723019 · doi:10.1017/pli.2023.24

Decolonizing African and African Diasporan Cultural Memory in Djanet Sears and M. NourbeSe Philip’s Works

2023· article· en· W4385723019 sur OpenAlexfundaboutno aff
Pilar Cuder–Domínguez

Notice bibliographique

RevueThe Cambridge Journal of Postcolonial Literary Inquiry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de HuelvaYork University
Mots-clésDiasporaHatredSociologyResistance (ecology)RacismGender studiesSwamiCrueltyColonialismFace (sociological concept)African americanAnthropologyAestheticsArtReligious studiesLawSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article proposes to look back onto the Black Canadian works produced around the turn of the twenty-first century to establish some of the decolonial practices they promoted, arguing that they remain pivotal in decentering the colonial gaze that to this day is at the root of anti-Black hatred. In the face of continued structural violence and anti-Black racism preeminent across Canada to date, it attempts to unpack the purpose and means deployed in their early texts by two pioneer Black Canadian women writers, Djanet Sears and M. NourbeSe Philip, to decolonize African cultural memory from the diaspora by teaching us to value African legacies outside of Eurocentric standards. Drawing from feminist anthropologist Rita Segato, it contends that these texts perform a “counter-pedagogy of cruelty,” that is, an act of resistance to all those sociocultural practices by which people are taught, trained, and hardened to the ongoing commodification of others.

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)0,002
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 enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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