La letteratura arabo-americana: l'identità tra opposizione e integrazione in Lebanese Blonde di Joseph Geha
Bibliographic record
Abstract
Il mio interesse verso la letteratura arabo-americana è nato dal desiderio di studiare un fenomeno apparentemente così lontano dal nostro contesto e allo stesso tempo così importante per conoscere il mondo in cui viviamo e reagire al nostro presente. Con la definizione di letteratura arabo-americana si fa riferimento a un campo di studi abbastanza recente e molto ampio. In effetti, con questa categorizzazione generalmente si indica la produzione letteraria di autori arabi o americani di origine araba in tutto il continente americano, autori che sono figli delle ingenti migrazioni che hanno coinvolto non solo gli Usa, ma anche il Canada e alcuni Paesi dell’America Latina. Tuttavia, la mia ricerca si focalizzerà sulla situazione degli arabi nel contesto statunitense, ecco perché i termini ‘americano’ e ‘America’ saranno sempre usati nella mia tesi come sinonimi di ‘statunitense’ e ‘Usa’. Come mira a dimostrare il mio lavoro, questa letteratura rispecchia l'evoluzione dei processi di integrazione della popolazione arabo-americana in un panorama completamente diverso da quello del Medio Oriente. Si può dire, infatti, che essa sia in effetti un ottimo punto di riferimento per studiare i processi sociologici e antropologici che hanno visto protagoniste le varie ondate migratorie e che soprattutto hanno modificato l’immagine e il tessuto della società statunitense. Dopo un breve excursus storico che permette di collocare i vari flussi migratori e capire l’entità del problema e le capacità di ricezione degli Usa, la mia tesi prende in esame le tematiche più importanti rintracciabili negli autori arabo-americani, spiegando come questa letteratura non solo abbia dato voce a una comunità che dapprima veniva ignorata, ma come abbia anche permesso di raccontare e di registrare gli sviluppi di quella che nel tempo avrebbe costituito a tutti gli effetti una minoranza etnica, nel passaggio dall'opposizione iniziale ‘us vs. them’ – in parte ancora presente a livello sociale, soprattutto in seguito all'11 settembre – all'ambiguità, e infine alla fusione. Tratterò, allora, delle prime generazioni di migranti, che volevano soltanto guadagnare abbastanza denaro per poter ritornare in patria, ma che invece sono dovute rimanere, delle nuove generazioni nate in America, confuse dalla loro duplice identità, dall’impossibilità di catalogarsi, dal domandarsi: siamo arabi o americani? Dove si trova esattamente la nostra casa? L’importanza della letteratura arabo-americana emerge proprio in questa prospettiva, diventando un modo per interrogarsi sulla propria identità, sulla necessità di ritrovare se stessi e di definirsi. In molti casi le risposte restano offuscate e confuse; in altri, invece, gli autori e i protagonisti riescono a ottenere la chiave dell’integrazione: la fusione. Finalmente, allora, capiscono di non essere identità o, meglio, ‘duplicità’ divise, quanto piuttosto individui con un punto di forza unico, ovvero con un background culturale e sociale caratterizzato dall’unione delle eredità araba e americana. Il caso di Joseph Geha è uno dei più esemplificativi e per questo motivo ho scelto di analizzarlo nel mio studio. La sua risposta al problema dell’identità, infatti, è alquanto innovativa, perché i suoi personaggi, soprattutto quelli più giovani, mettono in scena la sua idea di integrazione. Come spiega lo stesso Geha in un’intervista, il cambiamento è un processo che avviene in maniera naturale e che non può essere in nessun modo bloccato artificialmente, per questo l’integrazione nella società americana è un’evoluzione spontanea che, nonostante l’opposizione delle vecchie generazioni, cambierà l'aspetto della comunità araba e inevitabilmente anche quello dell’America. Credo, per concludere, che l’esempio della letteratura arabo-americana possa offrire molti spunti di riflessione non soltanto sul passato, ma anche e soprattutto sulla situazione odierna. Sono convinta che la storia possa insegnarci a non commettere gli stessi errori e la storia degli arabo-americani è fondamentale per comprendere come l’esclusione e la separazione siano soluzioni che portano con sé solo un impoverimento della cultura e della società migrante così come di quella ospitante, e come, al contrario, abbracciare un nuovo mondo possa solo arricchire il genere umano e incitarlo a creare qualcosa di unico e inimitabile.
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 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".