Writing Imagined Diasporas: South Asian Women Reshaping North American Identity
Notice bibliographique
Résumé
Joel Kuortti's Writing Imagined Diasporas: South Asian Women Reshaping North American Identity is a study of diasporic South Asian women writers. It argues that the diasporic South Asians are not merely assimilating to their host cultures but they are also actively reshaping them through their own, new voices bringing new definitions of identity. As diaspora does not emerge as a mere sociological fact but it becomes what it is because it is said to be what it is, the writings of imagined diasporas challenge national discourses. Diaspora brings to mind various contested ideas and images. It can be a positive site for the affirmation of an identity, or, conversely, a negative site of fears of losing that identity. Diaspora signals an engagement with a matrix of diversity: of cultures, languages, histories, people, places, times. What distinguishes diaspora from some other types of travel is its centripetal dimension. It does not only mean that people are dispersed in different places but that they congregate in other places, forming new communities. In such gatherings, new allegiances are forged that supplant earlier commitments. New imagined communities arise that not simply substitute old ones but form a hybrid space in-between various identifications. This book looks into the ways in which diasporic Indian literature handles these issues. In the context of diaspora there is an imaginative construction of collective identity in the making, That a given diaspora comes to be seen as a community is the result of a process of imagining, at the same time creating new marginalities, hybridities and dependencies, resulting in multiple marginalizations, hyphenizations and demands for allegiance. The study concentrates on eleven contemporary women writers from the United States and Canada who write on South Asian diasporic experiences. The writers are Ramabai Espinet, Jhumpa Lahiri, Amulya Malladi, Sujata Massey, Bharati Mukherjee, Uma Parameswaran, Kirin Narayan, Anita Rau Badami, Robbie Clipper Sethi, Shauna Singh Baldwin, and Vineeta Vijayaraghavan.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».