Ageing in Indigenous Literature: The Depiction of Aboriginal Older Adults in Native Canadian Short Stories
Bibliographic record
Abstract
Angesichts der stark steigenden Zahlen älterer Menschen weltweit hat das Thema Altern in den vergangenen Jahrzehnten vermehrt Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Trotz der Tatsache, dass das Wachstum der älteren Bevölkerung ein globales Phänomen ist, gehen die Wahrnehmungen des Alterns und der älteren Menschen zwischen den Kulturen jedoch weit auseinander. Im euro-amerikanischen Raum wurde und wird das Altern vorwiegend als Krise definiert. Besonders seit der Industrialisierung und Kapitalisierung werden ältere Personen als soziales Problem betrachtet, da ihr Beitrag zur Gesellschaft mit abnehmender körperlicher Leistung und Produktivität schwindet und sie zudem Sozialausgaben verursachen. Im Gegensatz zu dieser westlichen Auffassung älterer Individuen als überschüssige Gesellschaftsmitglieder, welche lediglich eine Belastung für die arbeitende Bevölkerung darstellen, scheinen indigene kanadische Völker eine andere Vorstellung des Alterns zu haben. Anstatt individualistische und kapitalistische Werte und Ideale zu propagieren, nehmen sie das Altern als einen ganzheitlichen Prozess wahr. Aus dieser Sicht werden ältere Menschen für ihre Erfahrungen hochgeschätzt und erfüllen eine Reihe unterschiedlicher Rollen in der Familie und der Gemeinschaft. Unter anderem wirken sie als Geschichtenerzähler, Jugendbetreuer, Bewahrer der indigenen Identitäten und Übermittler einer biozentrischen Weltsicht. Inspiriert durch diese unterschiedlichen Wahrnehmungen des Alterns, untersucht diese Masterarbeit die Darstellung von älteren Menschen in Kurzgeschichten von indigenen Autoren aus Kanada. Als Basis der Analyse dienen Leanne Betasamosake Simpsons “gezhizhwazh”, Sylvain Rivards “Grandma and the Wendigo”, Kimberly Blaesers “Like Some Old Story”, Lee Maracles “Goodbye, Snauq” und “Blessing Song” sowie Drew Hayden Taylors “Lost in Space” und “Petropaths”, welche ältere Personen in zahlreichen Lebenssituation sowohl in der Gemeinschaft als auch der Familie darstellen. Durch ein Close Reading der ausgewählten Texte identifiziert diese Masterarbeit schließlich die vielfältigen und einzigartigen Rollen, die ältere Mitglieder in ihren indigenen Gemeinschaften erfüllen und beleuchtet auch ihre ganzheitliche, biozentrische Weltsicht.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".