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Enregistrement W2092723142 · doi:10.14198/amesn.2014.19.10

Motivos de son de Nicolás Guillén desde perspectivas teóricas sobre la representación del Otro en la novela testimonio latinoamericana y en la etnografía posmoderna

2014· article· es· W2092723142 sur OpenAlexaff
Miguel Arnedo‐Gómez

Notice bibliographique

RevueAmérica sin nombre · 2014
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural and Social Studies in Latin America
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artículo propone considerar la primera colección de poemas negros Motivos de son (1930) del escritor cubano Nicolás Guillén como un tipo de literatura etnográfica que supera algunos de los problemas formales y metodológicos en otras representaciones de la oralidad del subalterno en la literatura latinoamericana. El análisis incluye comparaciones entre Motivos de son y la fórmula tradicional para el testimonio latinoamericano, sobre todo con referencia a Cimarrón del autor cubano Miguel Barnet y a Me llamo Rigoberta Menchú y así me nació la conciencia de la autora venezolana Elizabeth Burgos. Se demuestra que Motivos de son es una obra innovadora para su época y en bastantes sentidos se aproxima a formas de representación del otro sugeridas por teóricos de la llamada etnografía posmoderna, como James Clifford. En el análisis también se moviliza el concepto de la polifonía literaria del pensador ruso Mijaíl Bajtín para dar cuenta del carácter polifónico de la colección y explicar su singularidad e importancia dentro de la obra poética de Guillén.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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