“Now maybe you understand what it is to be a Jew.” Representations of Russian Canadian Jewishness in David Bezmozgis' Short Stories
Bibliographic record
Abstract
Das Finden und Definieren der eigenen Identität ist ein langwieriger und komplizierter Prozess. Faktoren wie Familie, Kultur, Religion, Freunde, soziale Klasse usw. spielen bei diesem Identifizierungsprozess eine entscheidende Rolle. Allerdings kann nicht jede/r Einzelne mit Leichtigkeit eine für ihn/sie persönlich angemessene Identität feststellen. David Bezmozgis befasst sich mit diesen Arten von Identifikationsschwierigkeiten in der Sammlung Natasha and Other Stories. Der Hauptdarsteller Mark ist ein russisch-jüdischer Einwanderer, der in Kanada lebt. Während seines gesamten Lebens ist er mit verschiedenen Ereignissen konfrontiert, die ihn als Person formen und beeinflussen, aber auch sein Zugehörigkeitsgefühl erschweren.Diese Diplomarbeit soll zeigen, wie russische Juden/Jüdinnen in Kanada in Bezmozgis Kurzgeschichten mit Schwierigkeiten bei der Identifizierung, mit Sprachbarrieren, Klassifizierung und Akzeptanz umgehen. Insbesondere wird die Beziehung des Hauptprotagonisten zu anderen Juden/Jüdinnen, Russen/Russinnen und Kanadiern/Kanadierinnen analysiert, die sein Leben und seine Identität beeinflussen. Diese Analyse erfolgt durch „close reading“, wobei der Schwerpunkt auf Sprachbarrieren, dem Leben von Mark und seiner Familie als Einwanderer, traditionellen und historischen Aspekten in den Geschichten und Marks sozialem Umfeld liegt.Ebenfalls dargestellt wird der historische Hintergrund der russischen Juden/Jüdinnen aus der ehemaligen Sowjetunion, die ihr Heimatland aufgrund ihrer Diskriminierung und ihres Glaubens verlassen. Diese Arbeit untersucht auch das Konzept der individuellen und kollektiven Identität, das in die Analyse einbezogen wird. Die Analyse zeigt, dass Mark im Laufe seines Lebens eine russisch-jüdisch-kanadische Identität entwickelt. Obwohl am Anfang die russisch-jüdische Seite aufgrund des Einflusses seiner Eltern dominiert, helfen ihm andere Faktoren wie seine Umgebung und Freunde, seine kanadische Identität zu entwickeln. Abschließend hat David Bezmozgis gezeigt, dass trotz Schwierigkeiten bei der Entwicklung eines vollständigen Zugehörigkeitsgefühls, mehrere Identitäten gebildet werden können.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".