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Enregistrement W7116447993 · doi:10.71781/33982

Abuela ; suivi de Quete identitaire : de l’intime au social, analyse des discours critiques dans « La ou je me terre » de Caroline Dawson

2025· dissertation· fr· W7116447993 sur OpenAlexaboutno aff
Sabrina Herrera-Roberge

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Exile Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Context (archaeology)EthnographyGlobality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire en recherche-création se concentre sur les enjeux identitaires liés à l’immigration et sur les discours sociaux qui y sont rattachés. La partie création, Abuela, retrace l’exil de ma grand-mère paternelle, contrainte de fuir la dictature de Pinochet pour trouver refuge au Canada en 1975. Ces fragments, rédigés à la troisième personne, s’appuient sur des entretiens réalisés avec elle et intègrent des verbatims de ses paroles en espagnol. Ces passages sont laissés dans sa langue maternelle afin de préserver leur charge affective et mémorielle. Le récit explore les thèmes de la filiation et de la transmission intergénérationnelle de récits familiaux. Inscrits dans l’histoire de la diaspora chilienne, ce témoignage et sa réécriture articulent mémoire familiale et histoire collective dans une enquête littéraire non-fictionnelle. La partie recherche propose une lecture sociocritique du roman Là où je me terre (2020) de Caroline Dawson, un récit d’inspiration autobiographique qui met en lumière les défis et bouleversements engendrés par l’immigration. Dans une approche intersectionnelle inspirée par les travaux de Kimberlé Crenshaw, mon analyse s’organise à la croisée de trois enjeux identitaires : le rapport à l’altérité, le changement de classe sociale et les rapports de genre. En m’appuyant sur les théories du discours social de Marc Angenot, j’identifie les stratégies d’énonciation déployées dans cette œuvre pour subvertir les discours dominants, tout en inscrivant la quête personnelle dans un contexte collectif.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,373 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
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