Black-Label et une flèche pour un pays à l’encan : marronnages et écopoésies chez Léon Gontran Damas et Elie Stephenson
Bibliographic record
Abstract
Faire « marronner » des textes poétiques pour y relever les différents tissages et lignes de fuite qu’offrent ces mêmes œuvres : Voici ce que tente d’explorer cet article à travers deux auteurs guyanais, Leon-Gontran Damas et Ellie Stephenson. D’un côté, Black Label de Damas, où se déploie cet « imaginaire de l’enchevêtrement » proposé par Sandrine Bédouret-Larraburu et David Bérouret et de l’autre, Ellie Stephenson, dans son œuvre poétique Une flèche pour le pays à l’encan. Faire dialoguer ces œuvres entre elles participe du désir de forger des géographies intentionnelles de marronnage, d’inscrire celles-ci dans cette « dynamique de lyannaj » que nous propose Dénètem Touam Bona à travers cette question, formulée par Gramsci : « Que faire, comment riposter, comment créer des alliances face à la fragmentation de forces subalternes qu’opère toute hégémonie ? ». Il nous faudra ainsi concevoir cette réflexion autour du territoire mouvant et contestataire de ces œuvres marron, selon les frontières imaginaires toujours renouvelées de l’exil et de la quête de soi.
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 | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".