Représentation et symbolisme du paysage dans le roman criollista du Venezuela
Bibliographic record
Abstract
Le Venezuela, pays à la fois caribéen et sud-américain de 912 050 km2, se caractérise par la grande diversité de ses paysages. On y distingue trois régions naturelles couvrant respectivement 20 %, 35 % et 45 % du territoire : la Región Costa-Montaña, le Llano et la Guayana. La première, qui englobe au nord la côte caraïbe ainsi que les îles, et au nord-ouest la Cordillère des Andes, a toujours été la partie la plus peuplée et la plus importante économiquement du pays. Le Llano, situé au sud de la chaîne montagneuse, est une immense plaine couverte de savanes, traditionnellement consacrée à l’élevage intensif de bovins et de chevaux, au climat très rude, marqué par l’alternance de deux saisons fortement contrastées : la saison sèche (verano) et la saison humide (invierno). Quant à la Guayana, qui couvre le sud et le sud-est du pays et est séparée du Llano par le fleuve Orénoque, elle correspond à l’Amazonie.Il sera question du roman rural de la fin du XIXème siècle et du début du XXème siècle, période où fleurit le Criollismo, courant littéraire de type nationaliste, fondé sur la croyance que la campagne est le dépositaire de « l’âme nationale » - ou « créole » - la ville étant tenue pour un lieu inauthentique, cosmopolite et corrompu. L’accent sera mis sur les œuvres dont l’action se déroule dans les deux premières régions mentionnées ci-dessus, la forêt amazonienne n’ayant intéressée vraiment qu’un seul grand écrivain: Rómulo Gallegos, l’auteur de Canaima. Ces romans, représentatifs des différentes écoles littéraires qui coexistent ou se succèdent de 1890 à 1934, à savoir le Romantisme, le Réalisme, le Modernismo (Modernisme) et la Vanguardia (Avant-garde), offrent des paysages de vallées et de montagnes une vision généralement idéalisée, tandis que ceux du Llano sont présentés comme hostiles et inquiétants, quoique d’une beauté « barbare ».
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".