Bibliographic record
Abstract
Trop souvent, les appareils critiques qui guident des chercheur.e.s dans leurs lectures de littératures autochtones ont été principalement développés par des érudits blancs qui se positionnent en tant que spécialistes ou experts. Dans ce sens, la blanchité n’est pas simplement réductible à des personnes blanches; il s’agit d’un système hégémonique et suprémaciste qui confère une dominance aux Blanc.he.s. De plus, la blanchité normalisée et institutionnalisée est rarement reconnue par les personnes blanches, mais pour survivre à la violence de la suprématie blanche, les personnes racisées et autochtones ont souvent développé une connaissance remarquable de toute une variété de comportements, de systèmes, d’histoires, de pratiques culturelles blancs qu’ils et elles décrivent depuis longtemps, en détail, et souvent de façon critique. Dans cet article, je me penche sur plusieurs écrits dans lesquels des écrivains autochtones voient et nomment la blanchité de manière explicite. En mettant les savoirs et les théories diverses et autochtones au premier plan, mon objectif est non seulement de dévoiler un centre blanc non marqué pour le dénaturaliser, mais aussi, pour voir autrement. Et en situant la littérature québécoise et son analyse dans une perspective wendate, ou bien, depuis un point de vue innue, dans cette article, la blanchité devient un objet d’étude. Quelles sont les stratégies adoptées par les écrivain.e.s pour démasquer la blanchité, ses mensonges et ses ruses? Lorsqu’un.e écrivain.e autochtone fait vivre un personnage qui s’oriente vers, ou se détourne de, la blanchité, quels sont les contraintes ? Pour répondre à ces questions, j’examinerai la curiosité, la compassion et la colère qui informent des réflexions littéraires autochtones sur la blanchité.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".