Exploring the Ecofeminist Landscape: A Comparative Analysis of Margaret Atwood’s Surfacing and Gita Hariharan’s The Thousand Faces of Night
Notice bibliographique
Résumé
Ecofeminism is a theoretical framework that examines the parallels between the exploitation of the environment and the subjugation of women. The existing research in the field of ecofeminism concentrates on a specific regional level. But a critical, constructive, comparative study across geographical borders is least present in this field. To address this scholarly gap, the current research focuses on a textual comparative analysis of a well-known Canadian writer, Margaret Atwood’s Surfacing and an Indian writer, Githa Hariharan’s The Thousand Faces of Night, through the lens of ecofeminism and post-colonialism. The analysis reveals how the authors challenge patriarchal norms and advocate for the empowerment of women and the preservation of the natural world. Atwood’s protagonist exemplifies cultural ecofeminism while Hariharan’s characters embody socialist ecofeminism. The current study significantly contributes to ecofeminist literary criticism by comparing a developing nation and a developed country, which is least represented in the existing ecofeminist literary discourse. The article demonstrates how Atwood presents the protagonist’s actions as a conscious political decision rather than a biological determination, and it integrates ecofeminist concerns through the symbolic merger with the wilderness. Hariharan explores a post-colonial world where mythology and modernity intersect, using mythology to reveal structural oppression and the resistance of women.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».