Hostile terrain: on the spatial and affective conditions for revolution
Notice bibliographique
Résumé
In 1966, Ernesto ‘Che’ Guevara arrived in south-east Bolivia assuming that the region’s forested mountains and the poverty of the peasantry constituted ‘favourable terrain’ to start a revolution. Instead, he encountered a hostile terrain that led to the defeat of his guerrilla force and to his death. In this article, I offer a spatial and affective analysis of Guevara’s conceptualizations of ‘favourable’ and ‘unfavourable’ terrain, of his gendered experience of a ‘hostile terrain’ in Bolivia, and of how these ideas and his emphasis on revolutionary determination were subsequently debated and reformulated by guerrilla fighters and radical movements in Latin America. Drawing from an analysis of the interface between terrain, place and territory in rebellions, I show how the dichotomy between favourable and unfavourable terrain misses that spatially attuned insurrections can potentially weaponize any type of terrain, but also that they always confront a ‘hostile terrain’, understood as the social and territorial conditions that hinder their spatial proliferation. This means conceptualizing revolutions as spatial and affective processes through which determined multitudes overcome this hostility by attuning to place, empowering their strategies through engagements with different types of terrain, and expanding rebel territories. I conclude by discussing why these questions are relevant today to radical politics amid the climate crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».