Post-traumatic stress disorder (PTSD) in Zoulfa Katouh’s As Long as the Lemon Trees Grow
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to analyze the representation of Post-traumatic Stress Disorder (PTSD) in Zoulfa Katouh's novel, As Long as the Lemon Trees Grow (2022). Katouh, a Canadian-Syrian author who specializes in drug sciences, sets her debut novel against the backdrop of the war in Syria in the aftermath of the Arab Spring. The protagonist, Salama, a teenage girl pursuing an undergraduate degree in pharmacy, faces the harrowing realities of war and volunteers as a surgical assistant amidst the chaos of bombings and sniper attacks. As a result of the war, Salama tragically loses almost all her family members, and in response to her fear and anxiety, creates a hallucinatory male figure named Khawf. Khawf, which is the Arabic word for fear, serves as a manifestation of Salama's PTSD and a symbolic representation of her traumatic experience, blurring the lines between reality and imagination and highlighting the psychological toll of living in a war-torn zone. Hence, this paper explores the nature of PTSD, as depicted in the novel, and examines how Salama's sense of responsibility toward injured civilians and her feelings of guilt toward those she could not save influence her psyche, leading her to avoid and repress memories, unleashing her hallucinations and defense mechanisms. The theoretical framework of this study is primarily shaped by Anke Ehlers's research on mental defeat and alienation in victims of political trauma, Horowitz's stress response theory, and Stanley Lyndon and Philip Corlett's exploration of hallucinations as perceptual disturbances in cases of PTSD. Finally, this paper aims to present a deeper understanding of the psychological trauma inflicted by war and the complexities of human defense mechanisms in the face of adversity by analyzing Katouh's portrayal of PTSD symptoms that Salama, the protagonist, suffers immensely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».