(En)gendering the nation in black women's poetry : comparative study of NourbeSe Philip's and Jackie Kay's poetry
Bibliographic record
Abstract
(En)gen(d)rer la nation dans la poésie féminine noire : étude comparative des oeuvres poétiques de M. Nourbese Philip et de Jackie Kay Cette thèse propose une analyse des œuvres poétiques de M. Nourbese Philip et Jackie Kay. M. Nourbese Philip, née en 1947, est une poète canadienne et trinidadienne qui vit actuellement au Canada. Jackie Kay, née en 1961, est une poète écossaise d'origine nigériane ayant été adoptée à la naissance par un couple blanc écossais. Elle réside actuellement à Manchester. Cette étude vise à explorer comment la poésie de M. Nourbese Philip et Jackie Kay parvient à raconter l'expérience de la femme noire dans les nations canadienne et écossaise / britannique. Dans ce contexte, le point de départ de cette étude est historique puisqu’il convient de comprendre le trope de l'invisibilité des Noirs au sein des nations canadienne et écossaise ou britannique ainsi que les exactions subies par les Noirs actuellement et dans le passé afin de comprendre l’importance de la narration. Cette étude examine dans un second temps les représentations de la maternité et de la féminité dans l’œuvre de Jackie Kay et de Nourbese Philip en partant des expériences de l’adoption littérale chez Jackie Kay et figurée d’une langue chez Nourbese Philip. Les conséquences de ces adoptions en termes linguistique, personnel, féminin, social et historique sont analysées à travers la relation avec la figure de la mère. Enfin, cette thèse démontre que ce n’est qu’en modifiant les « outils du maître » que les deux poètes peuvent raconter l’expérience de l’Autre : archiver ce qui était auparavant inarchivable et ouvrir les portes vers une poétique de Relations.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".