Bibliographic record
Abstract
En anglais, Leonora parle-t-elle encore et à qui? — Dany Bébel-Gisler, sociolinguiste et attachée de recherche au C.N.R.S., a écrit Leonora : l'histoire enfouie de la Guadeloupe afin de célébrer la culture de son île natale et de produire un contre-discours au discours national français. À partir d'une série d'entrevues en créole avec Léonora, travailleuse de canne née en 1919, Dany établit le texte d'un roman-témoignage dans lequel elle maintient certains passages en créole. Bien que Bébel-Gisler s'approprie la voix de Léonora, elle le fait dans un but didactique et militant et cet acte littéraire de traduction peut être défendu comme un geste de solidarité visant à explorer et à faire connaître le pouvoir de résistance des pratiques culturelles de la Guadeloupe. Le présent article analyse la version américaine de Léonora traduite par Andrea Leskes, publiée par « University Press of Virginia », afin de déterminer si elle parvient à renouveler ce geste de solidarité. Une question bakhtinienne (Qui parle?) est posée et trois problèmes spécifiques sont examinés pour tenter d'y répondre : l'emploi du créole, la relation dialogique entre le créole et le français et la valeur de contre-discours du roman.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".