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Enregistrement W7138858565 · doi:10.31390/gradschool_dissertations.6574

“COMMENT PEUT-ON ÊTRE PERSAN ?”: PERSANITÉ IN CONTEMPORARY FRANCOPHONE AUTOFICTION

2024· article· W7138858565 sur OpenAlexaboutno aff
Anoosheh Ghaderi

Notice bibliographique

RevueCivil War Book Review · 2024
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCaribbean and African Literature and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchDiasporaIntertextualityPower (physics)StorytellingOralityTransformative learningPrism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My research is centered on the exploration of intertextuality in Francophone literatures and cultures spanning centuries—from Canada to Iran—viewed through the prism of migration and Diaspora Studies, Postcolonial Studies, Trauma Studies, Gender Studies, and Nationalism. My doctoral dissertation, titled “‘Comment peut-on être persan?’ : Persanité in Contemporary Francophone Autofiction,” explores the intertextual echoes of Baron de Montesquieu found in the works of two Franco-Iranian authors and one Quebecois author. Within my dissertation, I have examined three contemporary autofictions: Chahdortt Djavann’s Comment peut-on être français? (2007), Lise Gauvin’s Lettres d’une autre (1984), and Maryam Madjidi’s Marx et la poupée (2017). These works are scrutinized at the confluence of literature, history, Gender Studies, and political science, where the act of writing transforms into a powerful medium capable of instigating change. Furthermore, by juxtaposing storytelling and history, my research endeavors to reclaim the concept of “imagined community” as posited by Benedict Anderson, championing the profound influence of literature—especially autofictions originating from minor and marginalized groups. This research advocates for the transformative power of literature emanating from the autofiction genre and its capacity to illuminate the experiences and identities of underrepresented communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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