La novela negra como «transgénero»: éticas transnacionales en la feminización del canon
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo supone una pequeña aportación en la búsqueda de modelos de análisis «interseccionales» (Hill Collins y Bilge 2016/2020) que permitan analizar desde el feminismo las denominadas «transnacionalidades mínimas» (Lionnet y Shih 2005). Modelos que, en definitiva, superen la todavía fuerte adscripción de muchos feminismos a los bloques geotextuales heredados del patriarcado. Desde sus orígenes, los feminismos han empleado la traducción para subvertir los géneros textuales (Godard 1987: 6; Simon 1996: 46) y, en definitiva, para luchar contra el ostracismo literario que comparten con otros colectivos de la lucha postcolonial. Unas y otros han visto su diálogo y mutua comprensión frenados por los flujos textuales globales, surcados por las hegemonías político-culturales (Reimóndez 2017). Combatir la exclusión de lo canónico pasa por la subversión de los discursos dominantes y la promoción de los modelos de literatura secundarios, seculares (Berman 1984), con cuya periferia en los polisistemas se identifica la mujer. Es el caso de la novela negra, que consideramos un «transgénero», o género transfronterizo, y dentro de la cual estudiaremosLa muerte me da, de Cristina Rivera Garza (2008). Se trata de una narración polifónica en que la autora, convertida en personaje, interactúa con el resto de protagonistas al hilo de fragmentos del diario de Alejandra Pizarnik, renovando el clásico anglosajón bajo un orden femenino diverso, coral.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".