Bibliographic record
Abstract
Das 1983 erschienene Werk ist keine Autobiographie, obwohl sich die darin gestaltete Erzählung am Leben der Autorin orientiert: Wie kann eine in Paris geborene Tochter polnisch-jüdischer Eltern in Montreal eine Heimat finden? Robin lässt diese zentrale Frage bewusst offen, sie erzählt ihre Lebensgeschichte nicht im autobiographischen Muster, sondern erfindet sie neu, und zwar in drei verschiedenen Versionen. Die von der Protagonistin imaginierten Lebensgeschichten dreier Frauen mit (Ehe-)Partnern von je unterschiedlicher Nationalität spielen in drei verschiedenen Stadtteilen Montreals. Diese Lebensentwürfe werden im Konditional und aus wechselnden Perspektiven erzählt: Eine anonyme Erzählerin spricht abwechselnd in der Ich- oder Du-Form oder in der dritten Person („elle“), ohne dass die Übergänge klar markiert sind. Die Stimmenvielfalt wächst noch durch die Einbeziehung der verstorbenen Mutter der Erzählerin und deren Tante Mime Yente sowie durch eine mehrfache „mise en abyme“. Die Protagonistin schreibt selbst an einem „roman impossible“, dessen Hauptfigur, der asthmatische Schriftsteller und Dozent Mortre Himmelfarb, weitere Figuren und Stimmen einbringt. Die aus dem Roman im (unmöglichen) Roman im Roman entstehende Polyphonie verdeutlicht, dass es nicht mehr um die Illusion klar abgegrenzter Identitäten geht, sondern um die Verwobenheit von Stimmen, die die zentralen Themen Immigration und jüdische Identität umkreisen.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.105 | 0.005 |
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".