Rethinking community in Dionne Brandâs What we all long for, Ahdaf Soueifâs The map of love, Michael Ondaatjeâs Anilâs ghost and Joseph Boydenâs Three day road and through black spruce
Bibliographic record
Abstract
Dans cette thèse, j’ai étudié les alternatives aux communautés normatives proposées dans les romans suivants: What We All Long For de Dionne Brand, The Map of Love d’Ahdaf Soueif, Anil’s Ghost de Michael Ondaatje aini que Three Day Road et Through Black Spruce de Joseph Boyden. En utilisant un nombre de termes clés (les aspirations, la traduction (culturelle) subversive, la guérison, l’autodétermination), j’ai examiné la critiques des communautés normatives aussi bien que la configuration des communautés alternatives développées dans les œuvres cités ci-haut. \nL’étude de trois romans diasporiques et deux romans amérindiens m’a permis d’établir un « dialogue » entre deux visions du monde ainsi qu’entre deux approches aux crises des communautés normatives. En effet, la conception d’une communauté alternative présentée dans le roman de Boyden souligne le rôle important que joue la famille dans la conception d’une société postcolonial alternative. Les romans diasporiques, en revanche, évitent de fonder leurs conceptions de la communauté alternative sur la famille traditionnelle comme unité d’organisation sociale. Les communautés alternatives proposées dans les romans diasporiques sont basées sur des alliances au-delà des différences nationales, culturelles, religieuses et ethniques. \nLe premier chapitre a traité la communauté affective proposée comme alternative à la communauté multiculturelle canadienne. Le deuxième chapitre a traité la communauté alternative et la mezzaterra, l’espace du quel cette communauté ressort, dans The Map of Love de Soueif. Dans le troisième chapitre, j’ai exploré la relation entre la guérison, le toucher et l'émergence d'une communauté alternative dans Anil's Ghost d’Ondaatje. Dans le dernier chapitre, j’ai analysé la façon dont l'affirmation de l'autonomie juridique et la narration pourrait contribuer à la découverte de la vision qui guide la communauté Cri dépeint, dans les romans de Boyden, dans sa tentative de construire une communauté alternative postcoloniale.\nMots clés: Communautés alternatives, traduction (culturelle) subversive, affect, communautés normatives en crise, multiculturalisme et guérison
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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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.028 | 0.044 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".