The Trauma of the Civil Conflict on the Masses: An Analysis of Sharon Bala’s The Boat People
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of refugees and their problems remain a perennial and unresolved global issue till date. The consequences of the issues undoubtedly generate forced displacement, economic crises, and socio-cultural ramifications. The proposed study attempts to analyse the refugee crises in the pre and post civil war scenario with the help of select novel through the lens of trauma studies in literature. Sharon Bala’s The Boat People deals with the events of Sri Lankan ethnic war and the problems of asylum seekers in Canada. The study adopts the theoretical framework of truma in the arena of literary narratives. The characters of the novel are subjected to an investigation within the context of trauma studies, which enables a better understanding of the socio-political impact of the war. War atrocities generates fear of life, anxiety, forced displacements, uncertainity of life, statelessness, discrimination, and terror suspects, causing trauma. The select literary narrative in its characterization demonstrates the actuality of the Sri Lankan civil war and its after effect on the innocent civilians who became stateless and dispossessed in the war-torn nation. Further, it illustrates the myriad challenges encountered by the refugees in the host country. War is the core cause of refugee problems and their trauma. Ceasing war, rehabilitation, and restoration measures aid in controlling the refugee crises. In the last phase, the paper proposes a few adoptable measures to address the refugee problems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».