Vozes indígenas do Canadá e da Austrália: autobiografia, identidade e (hi)estórias em Halfbreed de Maria Campbell e My place de Sally Morgan.
Bibliographic record
Abstract
Essa dissertação tem como objetivo analisar as autobiografias de Maria Campbell, Halfbreed, e Sally Morgan, My Place, levando em consideração aspectos de cunho histórico, político, étnico e social do Canadá e da Austrália. Além disso, a dissertação aborda a busca das escritoras por suas identidades indígena canadense e aborígine australiana, respectivamente. Para investigação do tema escolhido realizo um estudo sobre autobiografia destacando seu contexto histórico, sua relação com o sujeito autobiográfico com base em questões de gênero e etnia. Para análise das questões de gênero uso a teoria e crítica feminista, enquanto que as questões étnicas busco fundamentar na teoria e crítica pós-colonial. Para o estudo da obra de Maria Campbell entrelaço questões de cunho autobiográfico, fatores históricos canadenses e a questão da mulher indígena no Canadá. A análise de Halfbreed também busca tratar do sujeito feminino de origem métis em busca de sua identidade, igualdade e dignidade. Quanto à My Place, o processo de análise também envolveu um estudo de autobiografia a partir de uma perspectiva aborígine feminina australiana, o que trouxe à tona questões identitárias do sujeito feminino pós-colonial e questões históricas referentes à Austrália. A análise de My Place enfatiza a busca de Sally Morgan por sua identidade e pelo passado de sua família, marcado por lembranças, estórias, dor, perda e esperança. \n\n
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".