Becoming the Hyphen: The Evolution of English-Language Ukrainian-Canadian Literature
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore l’évolution de la littérature canadienne ukrainienne écrite en anglais au cours des dernières cinquante années. ll s’agit d’abord de souligner que cette littérature postule le sens d’une ethnicité multiple comme faisant partie d’une sous-classe marginalisée de Canadiens. Je montre qu’après les années 1980, la représentation de l’ethnicité s’est modifiée à partir d’éléments identifiables comme ukrainiens. Je m’appuie en premier lieu sur une analyse de la littérature d’avant cette période, par Vera Lysenko, Maara Haas, George Ryga et Andrew Suknaski en opposition au œuvres publiées après 1980 par Haas, Ryga et Suknaski. Ensuite, j’inclue une analyse d’autres auteurs post-1980 pour montrer comment la représentation de l’ethnicité s’éloigne alors d’un critère non-différencié et basé sur la classe sociale, vers une codification de l’ukrainité comme un caractère spécifique ethnique orienté vers la nation. Je conclue en attribuant cette mutation à l’attention portée à la théorie grandissante du multiculturalisme canadien. Bien que mon analyse se concentre sur la littérature canadienne ukrainienne, la dynamique étudiée ici est commune aux autres littératures ethniques au Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".