Dwelling with the Land and in History: River Scenes and Cityscapes in Frances Itani's Requiem and Sachiko Murakami's Rebuild
Bibliographic record
Abstract
Le paysage est une partie importante de l'imaginaire social canadien et de l'histoire de l'exploitation du pays (des premiers colons européens au développement de l'oléoduc). Requiem, un roman de Frances Itani, et Rebuild, un recueil de poèmes de Sachiko Murakami, montrent tous deux la terre comme l'une des choses les plus précieuses prises aux Canadiens japonais pendant leur persécution par le gouvernement (1942-1949). Dans Requiem, le paysage est lié à l’histoire personnelle du protagoniste et conserve tout ce qui reste de tous les événements passés, ce qui en fait une source de réflexion et de guérison. Dans Rebuild, cependant, les tours en copropriété et les maisons construites pendant le boom immobilier de Vancouver ont pris le contrôle du paysage, effaçant l’histoire des peuples autochtones, et même des Canadiens d'origine japonaise, et engendrant une expérience de profonde désorientation et d'aliénation. Cet article analyse les expériences de la terre en tant que guérison et aliénation pour examiner ce que le roman et les poèmes nous disent sur notre relation contemporaine aux paysages : quelles sont les bonnes et les mauvaises manières de vivre sur la terre et comment devrions-nous vivre maintenant sur la terre ?
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| 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".