Partition, diaspora, and translation in rap versions of “Toba Tek Singh”
Notice bibliographique
Résumé
In this essay, I argue that Riz Ahmed’s multiple rap versions of the story of “Toba Tek Singh” explore the experience of what Harjeet Singh Grewal has referred to as dis-locatia – an “unmoored listlessness” that, through “the real and implied violence [of migration] places the émigré subject in a perpetual state of uprootedness.” I examine the song “Toba Tek Singh,” the film Mogul Mowgli, and a live Zoom performance to suggest that Riz Ahmed reclaims the experience of dis-locatia as a productively shifting site of infinite translation and self-versioning for South Asian diasporic subjects by inhabiting Toba Tek Singh’s gibberish as the rhyming, rhythmic, hidden transcript of rap. In returning to Manto’s “Toba Tek Singh” as the central allegory for the experience of diaspora, Riz Ahmed helps us see that Partition was not just or even primarily a moment of incipient nationhood, but rather a moment of diaspora – such that Partition itself becomes both metaphor and historical precedent for Riz’s experience of diaspora. Examining these multiple versions of this single canonical text thus reveals “Toba Tek Singh” as a shorthand means of referring to the ways in which Partition and diaspora act as “mutually constitutive” moments of translative uprootedness that coalesce around the simultaneous call toward and yet interdiction of a self that struggles to become recognizable through its proper name.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».