Why are you afraid of Indians: Issues of representation and misrepresentation in (Portuguese) children's literature
Notice bibliographique
Résumé
Who hasn’t heard the phrase: “You look like an Indian”, to express that one is being naughty, or lazy, or violent or... something else, as long as it is negative? I have heard it a lot as a child and even nowadays, as a mother myself, I see/listen to (mis)representations when it comes to referring to First Nations – or indigenous peoples, if you will. In fact, before embarking on my research in Native Canadian literature for children and young adults and especially when I was about to depart to Canada to visit a reserve in Penticton and in Vernon, everyone around me took interest in what I was doing and told me I was crazy, as this seemed to be a dangerous field. In Portugal, songs and books for children still convey the image of the Indian as a merciless warrior who is ready to scalp you and peel your skin off. That is the reason why, after studying Native Canadian literature for children and young adults, I believe it is important to analyse the way that the Indian is still portrayed in Portuguese literature, in particular through a brief reading and discussion of Maria Teresa Maia Gonzalez’s A História dos Brincos de Penas, a book that is recommended by the Portuguese National Reading Panel. Thus, this study combines postcolonial theory and literary criticism to discuss issues of representation and misrepresentation, ultimately leading us to understand the importance of Bhabha’s third space, a space where positive negotiations and renegotiations give rise to hybridity, a space where one does no longer need to be afraid of Indians.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,029 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».