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Enregistrement W4406699682 · doi:10.14201/candb.v14i27-43

Re-Creation, Re-Membrance, and Resurgence: Richard Wagamese’s Indian Horse

2025· article· en· W4406699682 sur OpenAlexfundaboutno aff
Celia Cores Antepazo

Notice bibliographique

RevueCanada and Beyond A Journal of Canadian Literary and Cultural Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAustralian History and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de SalamancaUniversity of TorontoInternational Council for Canadian StudiesGovernment of Canada
Mots-clésHorseEconomic historyHistoryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the novel Indian Horse (2012), written by Ojibwe Wabaseemoong Independent Nations member Richard Wagamese (1955-2017) at the height of the Truth and Reconciliation Commission era. Wagamese finds inspiration in the testimonies and experiences of hundreds of victims of Canada’s residential school system, including those of his own family members. The article contextualizes the novel in the Truth and Reconciliation Commission era and explores Saul’s narrative journey to recover his suppressed memories of personal and collective abuse at St. Jerome’s Indian Residential School through the lens of Indigenous resurgence and grounded normativity. Thus, the paper draws on Michi Saagiig scholar Leanne Betasamosake Simpson’s writings on Indigenous radical resurgence to explore the retrieval of Indigenous ways of existing in the world as the way towards decolonization and Indigenous sovereignty. The paper argues that Saul is able to overcome his trauma-induced amnesia, born from the necessity to endure and adapt, and to escape the spiral of shame, isolation, and self-destruction in which he engages only after he embraces discursive Indigenous ways of healing. Wagamese therefore constructs a narrative in which the protagonist’s development mirrors the ideal that the author sets for Canada, in which reconciliation with Indigenous truth will not take place unless the whole story is acknowledged.

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)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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