<i>Exercises in Loss</i> by Agata Tuszyńska as a Poetic Rendition of the Untellable Experience of Co-Dying
Notice bibliographique
Résumé
‘We died on the 16th of September 2006 at 4.32 pm’ writes Agata Tuszyńska in her memoir Exercises in Loss (2007) which narrates the dying of her husband, a writer and Polish émigré living in Canada. Her narrative offers a poetic rendition of his dying of terminal illness, during which time she became not only a caring companion but also a co-dying partner. This article examines the ways in which Exercises in Loss provides a novel perception of narrating loss, not only in the genre of bereavement memoir but also through a conscious stretching of the prose narrative towards poetic diction, simultaneously blurring the edges between life and death and between the living and the dying/dead. Her text is therefore an epitaph to love and an elegy to her loved and loving husband, but also an innovative way of writing about how ‘our life stories are not merely about us but in an inescapable and profound way are us’ (Eakin [2008]. Living Autobiographically: How We Create Identity in Narrative. Ithaca, NY: Cornell University Press, x, emphasis original ). The article delineates the devices Tuszyńska uses to prove that her memoir is not a mere interpretation of her partner’s suffering and departure but also a self-reflective narrative of her own (partial, complete, embodied, spiritual) dying.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».