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Enregistrement W7116925895 · doi:10.18290/rh257311.8

Old/New Stories – Old/New Genre: Canadian Historio-graphic Ethnofiction Revisited in Pik-Shuen Fung’s Ghost Forest

2025· article· W7116925895 sur OpenAlexaboutno aff
Weronika Suchacka

Notice bibliographique

RevueRoczniki Humanistyczne · 2025
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueComics and Graphic Narratives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationReading (process)Ethnic groupImmigrationTerm (time)Narrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian literature has been marked by a type of writing, which grounded in historiographic recollections of immigration and (ethnic) identity, has been generally classified as ethnic (minority) or diasporic writing. Yet, in the 1990s, Janice Kulyk Keefer, Ukrainian-Canadian writer, suggested the term “historiographic ethnofiction” which offers much more than the customarily applied generic labels as it captures the richness of works discussing ethnicity. Thus, the concept, so far unattended by critics, deserves attention as a productive tool of generic classification that sheds new light on how ethnic writing could be approached in a more systemic way. To illustrate its potential, this article aims at reading a recent Asian-Canadian work, Ghost Forest (2021), by Pik-Shuen Fung, as an example of contemporary Canadian historiographic ethnofiction that both follows and extends Kulyk Keefer’s conceptualization of this generic term.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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