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Record W4200109386 · doi:10.26522/vp.v18i2.3521

blanchité sous la loupe des écrivains autochtones

2021· article· fr· W4200109386 on OpenAlexvenueno aff
Corrie Scott

Bibliographic record

VenueVoix Plurielles · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.757
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

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 head0.020
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.226 · 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
GenreOther

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

Citations2
Published2021
Admission routes1
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