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Enregistrement W7019352838

Food and Women in an Italian-Canadian Novel:
\nTenor of Love by Mary Di Michele

2023· article· en· W7019352838 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCINECA IRIS Institutional Research Information System (University of Bari Aldo Moro) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheme (computing)Identity (music)Context (archaeology)Perspective (graphical)Value (mathematics)ImmigrationPleasureLegitimacy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food is an important “identity marker” and plays a key role in the migration process: by consuming the food and maintaining the culinary habits of their country, migrants affirm their identity and culture. Moreover, food is often associated with memory and nostalgia for the country of origin: indeed, it is evident that the presence of food and its preparation in literature becomes a kind of mirror for society. In the case of Canada, this analytical perspective appears particularly interesting, because its cultural context is hybrid: half American, half European, and with a considerable number of immigrants from all over the world.
\nIn this “gastro-literary” journey I propose to take, I will try to show that nourishment is a solid and real principle in the construction of identity in Canada, through the works of Italian migrant writers. In this contribution, I will analyze the theme of food connected to pleasure in a novel by an Italian-Canadian writer, Mary Di Michele, entitled Tenor of Love. I will mainly consider the passages in this novel in which culinary practices are used as metaphors for situations typical of Italian migrants to Canada. Thereafter, I will examine the close link between the search for identity and female authenticity present in the novel, and how Di Michele manages to deconstruct the clichésassociated with Italian culture and tradition through the figurative value of nourishment, managing to restore, through writing, legitimacy to women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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