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Enregistrement W6890315532 · doi:10.34874/prsm.r2l-v26.44097

Home Sweet Home: Exil, déracinement et retour aux sources dans October de Zoë Wicomb

2023· article· en· W6890315532 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRSM · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth African History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNousSubject (documents)Position (finance)Ethnic groupEthnic communityExpatriate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zoë Wicomb was born in Namaqualand, South African but has lived in Britain, then in Scotland since the 1970s. Her latest novel, October, as much as her previous literary works, deals with the legacies of apartheid. It also explores themes of family secrets, race, immigration, and homecoming. Therefore, the present article tasks itself with analyzing Wicomb’s South African protagonist Mercia Murray’s return to the roots, her native land Kliprand, showing first her condition of expatriate in Glasgow and the perspective from “the Elsewhere” she has for Africa. Then, the second part is devoted to her unhoming, unbelonging, and estrangement from her family and community inasmuch as she is constantly confronted to the following question: Where does anyone belong? Finally, the last part focuses on Mercia’s complicated family legacy and the hidden secrets that seem to haunt her, considering her position as “Coloured” or mixed-race South African. Née à Namaqualand, en Afrique du Sud, la romancière Zoë Wicomb a longtemps vécu en Angleterre, puis en Écosse. A l’instar de ses précédents romans et nouvelles, son dernier roman, October, traite de l’apartheid et de ses séquelles au sein de la société sud-africaine. Il explore également des thèmes liés aux secrets de familles, au racisme, à l’émigration et au retour au pays natal. Cet article analyse l’amer retour aux sources de Mercia Murray, la protagoniste sud-africaine, à Kliprand en présentant dans un premier temps sa condition d’expatriée à Glasgow et le regard qu’elle porte sur l’Afrique depuis “l’Ailleurs”. La deuxième partie est consacrée à son expérience d’aliénation et de déracinement dans la mesure où elle est confrontée à la très complexe question d’appartenance, se demandant constamment à quel territoire elle appartient réellement. En fin, il s’agit de se pencher sur les secrets de famille qui semblent hanter le personnage de Mercia, tout en considérant sa position de métis sud-africaine, ou “Coloured” dans une Afrique du Sud postapartheid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,008
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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