"Words Hide Truth": National belonging in Marian Engel’s Bear and Tessa McWatt’s Out of My Skin
Notice bibliographique
Résumé
The famous problem of Canadian Literature in the contemporary critical landscape is how it, as an institution, denies all but certain kinds of identities. Alexander Beecroft suggests that a national literature, through its attempts to locate and articulate a communal identity and a notion of fellow-feeling, curates characteristics among members of previously numerous groups which can function to denote nationalistic identity. Such a discourse of inclusivity relies on subsuming difference as accidental aspects of a shared identity: that of the national subject. This thesis studies two Canadian novels, Marian Engel’s Bear (1976) and Tessa McWatt’s Out of My Skin (1998), and argues that they employ and subvert specifically Canadian national mythologies and patterns to critique the nature of North American identity-making as constructed for a white, male subject and thus restrictive and often painful for the non-male or racialised subject. Specifically, this study argues that the novels engage with the colonial moment in a critical way, not least through employing and subverting the pioneer-narrative as a manifestation of discursive claim to national belonging. To do this, the discourse theory of Ernesto Laclau and Chantal Mouffe, as well as the theoretical works of Sara Ahmed, are mapped onto the novels protagonists. The central focus of the study is the tension between the protagonists’ bodies and the spaces in which they move, as well as the subjects they encounter. Significant focus is placed on those articulations of or claims to belonging that the protagonists employ, and how they consistently result in failure. The conclusion of the study argues that through such failures of claiming belonging, the novels share an attitude of contingency and materiality towards the concept of national identity which rejects normative attitudes of inclusion and multiculturalism for the sake of a return to moments of identity-making, and the injuries complacent to them.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».