The entrance of the African and Caribbean writers in the French-speaking literary system : the works of Alain Mabanckou and Dany Laferrière in the literary fields French and from Quebec
Bibliographic record
Abstract
S'il est admis que la théorie du champ, systématisée par Pierre Bourdieu, a permis de renouveler l?approche du phénomène littéraire, son application au domaine des études francophones reste limitée. Cette étude examine les conditions d'accès aux champs littéraires français et québécois par les écrivains d'origine africaine et caribéenne. La thèse procède à une approche sociologique - l'analyse s'appuyant sur l'examen des trajectoires individuelles, de la poétique des oeuvres et des stratégies de communication des auteurs - des conditions d'accès à l'écriture, à la publication, à la socialisation littéraire et à la consécration dans chacun des champs de réception, c'est-à-dire la politique d'accueil des instances légitimantes et la place réservée à ces écritures migrantes. Une option essentielle a consisté à aborder des écrivains dont le statut et l'audience sont déjà affirmés sur la scène littéraire francophone. Pour cela, le corpus est constitué de deux écrivains indiscutablement reconnus : l'un, Alain Mabanckou, surtout présent dans le champ français ; l'autre, Dany Laferrière, surtout consacré dans le champ québécois. La comparaison entre les champs français et québécois a abouti à une nouvelle conception des phénomènes d'entrance, en faisant ressortir les positions, les postures et les stratégies d'écriture déployées.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.037 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".