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Enregistrement W7165087098

Memory and forgetting in Lisa Appignanesi’s "The Memory Man"

2012· other· en· W7165087098 sur OpenAlexaboutno aff
Dagmara Drewniak

Notice bibliographique

RevueAdam Mickiewicz University Repository (Adam Mickiewicz University in Poznan) · 2012
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgettingThe HolocaustCharacter (mathematics)Autobiographical memoryJudaismMotivated forgettingMemory work
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to look at Lisa Appignanesi’s novel The memory man ([2004] 2005), which won the 2005 Holocaust Literature Award, and examine the patterns of remembering and forgetting as indispensable aspects conducive to the formation of Jewish identity. The main character of the book, Bruno Lind, a Holocaust survivor and a scientist dealing professionally with the complicated neurological issues of remembering and losing memory, tries to recollect his war memories during a journey to the places of his youth which are at the same time the sites of his and his family’s trauma. The Holocaust, change of identities, the war memories and finally the stay at the DP camps and escape to Canada return to Bruno Lind’s mind in order to be passed onto the next generation and remembered. This article shows Appignanesi’s novel as an important contribution to the discussion on the role of memory in Jewish identity.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,166 · 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
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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