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Enregistrement W4413829202 · doi:10.1007/s10583-025-09631-0

When Historical Fiction Meets Present-Day War: Marsha Forchuk Skrypuch’s Kidnapped from Ukraine Series and the Russia–Ukraine War

2025· article· en· W4413829202 sur OpenAlexaboutno aff
Mateusz Świetlicki

Notice bibliographique

RevueChildren s Literature in Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePolish-Jewish Holocaust Memory Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAncient historySeries (stratigraphy)HistoryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay analyzes narrative strategy and ideology in children’s historical fiction, focusing on how Marsha Forchuk Skrypuch, a Ukrainian Canadian author of Anglophone historical literature, portrays the Russia–Ukraine war in the first two volumes of her Kidnapped from Ukraine series. Writing for North American readers who may be unfamiliar with the region’s complex history, Skrypuch draws on conflicting Russian and Ukrainian cultural memories of the Second World War to illustrate their ideological resonance in the present-day conflict. Through historical fiction tropes, Under Attack and Standoff explore the roles of young people – both Ukrainian and Russian – while exposing the contradictions of Russian propaganda and the enduring impact of disinformation. Drawing on the theoretical work of John Stephens and Jason Stanley, this essay argues that Skrypuch’s novels position readers to adopt a pro-Ukrainian, anti-war perspective while complicating simplistic binaries of heroism and villainy. Although Skrypuch's Ukrainian characters appear largely immune to propaganda, her Russian characters struggle to see beyond state narratives; therefore, she offers a nuanced yet ideologically charged depiction of the conflict.

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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,904

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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
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