Black woman's identity conflicts portayed in Marie-Célie Agnant's migrant literature
Bibliographic record
Abstract
O constante fluxo migratório que instalou-se na contemporaneidade coloca em evidência não apenas questões sociais e econômicas como também questões identitárias. A partir desse contexto adverso, surge, no Quebec, ao final do século XX, um novo conceito literário dedicado ao registro da vivência migrante, denunciando a problemática de uma experiência de vida condicionada a um constante “entre-lugar”: a literatura migrante. Visto que grupos específicos desvalorizados socialmente são as categorias mais fragilizadas em contextos de adversidade, a literatura migrante tornou-se uma ferramenta essencial no registro histórico da luta pela (re)descoberta de si. Retratando a vivência de indivíduos que precisam enfrentar o sentimento de não pertencimento e, ao mesmo tempo, adaptar-se a novos costumes e a uma nova cultura, a escrita de mulheres imigrantes transformou-se em instrumento de resistência perante uma sociedade que nem sempre as acolhe. Tomando como base teórica as noções de identidade pessoal, identidade nacional e atribuição de identidade de Hall (2000), Silva (2000) e Wardwood (2000), lançando mão da obra La dot de Sara (1995), de Marie-Célie Agnant, nos dedicaremos a compreender as nuances identitárias de mulheres negras e imigrantes, procurando investigar quais os mecanismos e estratégias adotados por elas nessa constante negociação em busca de si mesmas ao longo do processo de imigração.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.029 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".