Abuela ; suivi de Quete identitaire : de l’intime au social, analyse des discours critiques dans « La ou je me terre » de Caroline Dawson
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire en recherche-création se concentre sur les enjeux identitaires liés à l’immigration et sur les discours sociaux qui y sont rattachés. La partie création, Abuela, retrace l’exil de ma grand-mère paternelle, contrainte de fuir la dictature de Pinochet pour trouver refuge au Canada en 1975. Ces fragments, rédigés à la troisième personne, s’appuient sur des entretiens réalisés avec elle et intègrent des verbatims de ses paroles en espagnol. Ces passages sont laissés dans sa langue maternelle afin de préserver leur charge affective et mémorielle. Le récit explore les thèmes de la filiation et de la transmission intergénérationnelle de récits familiaux. Inscrits dans l’histoire de la diaspora chilienne, ce témoignage et sa réécriture articulent mémoire familiale et histoire collective dans une enquête littéraire non-fictionnelle. La partie recherche propose une lecture sociocritique du roman Là où je me terre (2020) de Caroline Dawson, un récit d’inspiration autobiographique qui met en lumière les défis et bouleversements engendrés par l’immigration. Dans une approche intersectionnelle inspirée par les travaux de Kimberlé Crenshaw, mon analyse s’organise à la croisée de trois enjeux identitaires : le rapport à l’altérité, le changement de classe sociale et les rapports de genre. En m’appuyant sur les théories du discours social de Marc Angenot, j’identifie les stratégies d’énonciation déployées dans cette œuvre pour subvertir les discours dominants, tout en inscrivant la quête personnelle dans un contexte collectif.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".