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Record W2512780208 · doi:10.1353/nef.2016.0017

La Lenteur des montagnes by Ying Chen

2016· article· fr· W2512780208 on OpenAlexaboutno aff
Adina Balint, Samantha Cook

Bibliographic record

VenueNouvelles études francophones/Nouvelles etudes francophones · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCaribbean and African Literature and Culture
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Reviewed by: La Lenteur des montagnes by Ying Chen Adina Balint and Samantha Cook Chen, Ying. La Lenteur des montagnes. Montréal: Boréal, 2014. isbn 9782764623305. 126 p. La Lenteur des montagnes de Ying Chen prend la forme d’une longue missive d’une mère à son fils, divisée en tranches selon les mouvements d’une pensée qui sonde, sans tenter de les saisir, les mystères de la vie contemporaine mondialisée. Les souvenirs de l’expérience de l’immigration se voient entrecoupés de réflexions philosophiques, accompagnées de citations de penseurs qui ont influencé le chemin culturel et littéraire frayé par une auteure en mouvement constant. Ce texte à la fois savant et intensément personnel explore la connaissance particulière de diverses réalités spatiales et mentales que rend possible la migration de Shanghai à Montréal, suivie d’un déménagement à Vancouver. L’auteure de la lettre examine une conscience développée sur plus de vingt ans de ce qui fait vivre chacune de ces villes, tout en les observant en tant que perpétuelle étrangère. La qualité abstraite, voire irréelle de ses premiers cours de français en Chine cède la place au retour à Shanghai en compagnie de ses fils, qui ne sont guère plus dépaysés qu’elle. Bien qu’elle ne se sente appartenir à aucune de ces métropoles, elle capte en peu de mots leur caractère et leur spécificité tout en laissant entrevoir les possibilités infinies qu’elles promettent. En effet, la liberté marque partout ce texte d’une voyageuse qui se trouve le plus à l’aise dans l’avion, loin des divisions qu’imposent les pays et des incessantes interruptions que facilitent les technologies de communication. Elle désire surtout “trouver calme et aplomb dans le tourbillon des mots et des événements de la vie” (93) à travers l’art. Elle constate que ses “récents romans, avec leur absence de références temporelles et spatiales, reflètent cette tentative de distanciation” (93), en commentant toutefois le développement du roman comme genre engagé et situé dans un milieu particulier. Ying Chen semble chercher une compréhension de l’équilibre trouble de la diversité et du partage qui caractérise la vie au Canada. Son texte témoigne d’une perspective rarement considérée, au moins dans les politiques officielles, dans ce pays où le respect de la différence, voire la mise en relief de celle-ci, est une valeur de plus en plus déterminante. L’auteure de la lettre interroge plutôt la pression d’affirmer leur culture d’origine que peuvent ressentir les nouveaux arrivants. Elle questionne les prétendus bénéfices ainsi que l’authenticité de la diversité culturelle [End Page 158] devenue un objectif en elle-même. Elle se demande comment vivre l’expérience de l’immigration lorsqu’on ne s’identifie pas assez à son pays d’origine pour y rester, sans pour autant se sentir chez soi au Canada, malgré la nouveauté de ce pays et son ouverture bien intentionnée. La Lenteur des montagnes est une étude nuancée de la distance, et d’un vécu moulé sur les incertitudes et l’instabilité qui la caractérisent. Adina Balint Université de Winnipeg Samantha Cook Université de Winnipeg Copyright © 2016 University of Nebraska Press

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.330
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.004

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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