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Enregistrement W4414828062 · doi:10.1080/08893675.2025.2558964

Healing trauma in Canadian Indigenous poetry

2025· article· en· W4414828062 sur OpenAlexaboutno aff
Ritwik Ghosh

Notice bibliographique

RevueJournal of Poetry Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShort Stories in Global Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPoetryContext (archaeology)ColonialismMeaning (existential)MayaHistorical trauma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay foregrounds various strategies by which Canadian Indigenous poets aim to articulate and work through their trauma through readings of the poetry of three poets, Chief Dan George (1889-1981), Rita Joe (1932-2007), and Peter Blue Cloud (1933-2011). It explores how the problem of trauma that comes from a colonial legacy of loss and pain, has been explored by a number of Indigenous writers as well as by scholars. These three Canadian Indigenous poets suggest in their poetry a diverse set of healing processes that may have the potential to provide healing spaces. I identify eight possible healing processes in their poetry: education, writing, intergenerational communication, learning Indigenous languages, learning about Indigenous histories and cultures, dance, song, and spiritual identification with animals. The poetry of these poets may suggest creating context and meaning for individuals by connecting them to society through collective movement, song, and rhythm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0420,028
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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