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Enregistrement W4405085763 · doi:10.29121/shodhkosh.v5.i2.2024.3006

VOICES ACROSS BORDERS: EXPLORING THE INDO-CANADIAN DIASPORA AND INDIGENOUS LITERATURES IN CANADA

2024· article· en· W4405085763 sur OpenAlexaboutno aff
Raja Sekhar, Narasimha Raju

Notice bibliographique

RevueShodhKosh Journal of Visual and Performing Arts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaIndigenousIndo-PacificPolitical scienceGeographyHistoryEthnologyAnthropologyGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper delves into the rich literary traditions of Canada’s Indigenous peoples and the narratives of the Indo-Canadian diaspora, highlighting their contributions to the Canadian multicultural tapestry. Indigenous oral and written literature, though diverse and profound, remains marginalized within traditional literary studies. Similarly, the Indo-Canadian diaspora offers compelling stories of migration, resilience, and cultural integration, reflecting the enduring ties between India and Canada. From the challenges faced by early Punjabi migrants to the vibrant contributions of subsequent generations, the journey of Indo-Canadians underscores the complexities of dual identity, cultural hybridity, and systemic inequities. Indo-Canadian literature serves as a lens into these experiences, exploring themes of displacement, cultural negotiation, and identity conflicts. Works by authors such as Rohinton Mistry, Anita Rau Badami, and Shauna Singh Baldwin bring to life the struggles and triumphs of the Indian diaspora, while connecting them to broader discourses on multiculturalism and belonging. The narratives of Indigenous and Indo-Canadian authors challenge societal norms, celebrate diversity, and interrogate systemic inequities, offering critical insights into Canada’s literary and cultural evolution. This paper underscores the need for deeper scholarly engagement with these literatures to appreciate their complexity and transformative potential in redefining multicultural identity.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,280 · 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'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
Publié2024
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