Carving a place in the Canadian imagination : (re)writing Canada's forgotten history in a selection of Chinese Canadian historical fiction
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire étudie un échantillon de fictions historiques écrites pour les adultes ou les enfants par les auteurs contemporains chinois canadiens Paul Yee et Sky Lee. Ce mémoire soutient que dans ces œuvres de fiction, les auteurs tentent de réviser et de réécrire l'histoire, longtemps passée sous silence, des canadiens d'origine chinoise. Ces œuvres mêlent des faits historiques avec le récit de fiction dans le but de contester non seulement les nombreuses idées préconçues au sujet des canadiens d'origine chinoise retrouvées dans l'histoire canadienne, dans le folklore et dans la mythologie traditionnelle, mais aussi les nombreuses représentations stéréotypées des canadiens d'origine chinoise dans la littérature et dans l'histoire canadiennes. Ces œuvres contestent ouvertement le fait qu'une version de l'historié puisse détenir la vérité en créant de nouvelles versions de cette histoire qui transforment radicalement certains mythes et motifs concernant la construction de la nation canadienne. Ces travaux sont ainsi destinés à être considérés comme des œuvres de fiction canadiennes et pas multiculturelles. En effet, ces auteurs tentent de redéfinir leur identité culturelle et ethnique au sein du Canada en écrivant leur histoire au sein de notre histoire nationale. Au-delà d'être simplement des œuvres de fiction historique révisionniste, les deux auteurs mettent en avant le fait que l'histoire est une construction en utilisant des techniques de métafiction historiographique post-moderne, tel que l'utilisation de plusieurs narrateurs et l'incorporation de plusieurs sources, à la fois historiques et fictives, dans leur réécriture de l'histoire.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.025 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".