Bibliographic record
Abstract
La littérature de la migration, encore peu développée en Europe dans le domaine hispanique est cependant un véritable courant littéraire en Amérique du Nord. Au Canada francophone, par exemple, ce courant regroupe aujourd'hui un nombre important de romans, de contes ou de poésie ainsi qu’une énorme littérature secondaire. Dans le cas de la littérature hispano-américaine en Europe, nous sommes souvent confrontés à un paradoxe à l’heure d’étudier une création littéraire dans cette perspective. En effet, l’appellation même de “littérature de la migration latino-américaine” pose question car à la fois ces romans semblent partager des traits communs avec la littérature hispanique du vingtième siècle, à la fois ces œuvres s’avèrent être innovantes tant par leurs thématiques que par les traits stylistiques qu'elles proposent. Par conséquent, comment définir le champ d’étude de la littérature de la migration latino-américaine ? Quelle serait la validité d’une telle appellation? Ne pourrait-on pas définir toute la production littéraire contemporaine comme littérature transnationale ? Voici les questions qui me sont apparues tout au long de ma recherche concernant la validité et l’éventail de possibilité que présente la notion de littérature de la migration latino-américaine. Mon objectif est donc de dépasser le débat terminologique pour souligner certaines des nombreuses questions que ce nouveau domaine de recherche suscite.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".