A Book is a Home: Revisiting Space and Place in M.G Vassanji's A Delhi Obsession
Notice bibliographique
Résumé
The definitions of migration and diaspora are somewhat different. On the one hand, migration, be it voluntary or involuntary, is a movement for settlement, whereas the term diaspora describes the spread of people from their homeland. Diaspora studies, however, evolve so much that most types, if not all, of migration, come under diaspora studies. M. G. Vassanji's novel A Delhi Obsession (2019) showcases the complex relationship of the protagonists with their ancestors’ land. This paper seeks to analyse the complex relationship of Munir with his ancestor's homeland, who, as a third-generation migrant, looks at India from a different lens and multiple perspectives. India emerges as a mystical space for Munir—a tapestry woven from stories, narratives, and memories, but it gradually transforms into a place of identity through his ancestors’ roots and his own experience. Munir's experiences in India help his hybrid identity develop into a more complex one, which is similar to Vassanji's identity. M.G. Vassanji, a writer of the diaspora, explores the intricate relationship he has with India, paralleling the experiences of his protagonist, Munir. This connection is shaped by Vassanji's ancestors’ journey from India to Kenya and his subsequent relocation to Canada. This paper explores how the act of reading, alongside Vassanji's own journey, transforms the text into a virtual space of home for both the author and the reader. Where the text becomes the alternative memory through which Vassanji, as well as the readers can visit or imagine the home, which has their roots.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,026 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».