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Record W7028540263

(En)gen(d)rer la nation dans la poésie féminine noire : étude comparative des oeuvres poétiques de M. Nourbese Philip et de Jackie Kay

2022· article· fr· W7028540263 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMusicology and Musical Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Relation (database)Intertextuality
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse propose une analyse des œuvres poétiques de M. Nourbese Philip et Jackie Kay. M. Nourbese Philip, née en 1947, est une poète canadienne et trinidadienne qui vit actuellement au Canada. Jackie Kay, née en 1961, est une poète écossaise d'origine nigériane ayant été adoptée à la naissance par un couple blanc écossais. Elle réside actuellement à Manchester. Cette étude vise à explorer comment la poésie de M. Nourbese Philip et Jackie Kay parvient à raconter l'expérience de la femme noire dans les nations canadienne et écossaise / britannique. Dans ce contexte, le point de départ de cette étude est historique puisqu’il convient de comprendre le trope de l'invisibilité des Noirs au sein des nations canadienne et écossaise ou britannique ainsi que les exactions subies par les Noirs actuellement et dans le passé afin de comprendre l’importance de la narration. Cette étude examine dans un second temps les représentations de la maternité et de la féminité dans l’œuvre de Jackie Kay et de Nourbese Philip en partant des expériences de l’adoption littérale chez Jackie Kay et figurée d’une langue chez Nourbese Philip. Les conséquences de ces adoptions en termes linguistique, personnel, féminin, social et historique sont analysées à travers la relation avec la figure de la mère. Enfin, cette thèse démontre que ce n’est qu’en modifiant les « outils du maître » que les deux poètes peuvent raconter l’expérience de l’Autre : archiver ce qui était auparavant inarchivable et ouvrir les portes vers une poétique de Relations.

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)0.002
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 categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.847
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.000

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.257 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
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