La representación literaria del "negro" en la Cuba de entre-siglos : Eliseo Altunaga y Marta Rojas (1990-2005)
Bibliographic record
Abstract
À partir des années 90, parmi les transformations qu’entraine l’effondrement de l’Union soviétique à Cuba et au milieu des redéfinitions de la cubanité, apparaissent des œuvres narratives contre-discursives et actualisées sur la négritude, la race et le racisme.\nLa représentation du Noir dans les romans de cette période prend toute sa signification du fait que se configure alors un champ de discussion dans lequel convergent différentes modalités et perceptions. \nNotre recherche explore le terrain discursif entourant les définitions de la cubanité et la négritude qui circulent à cette période à Cuba, pour ensuite voir de quelle manière elles se répercutent sur les auteurs et textes littéraires. \nÀ travers l’analyse des oeuvres des écrivains Eliseo Altuanga et Marta Rojas, cette thèse reconstruit leurs dialogues avec l’historiographie littéraire cubaine, l’Histoire de l’Ile et les discours plus actualisés quant au débat ethno-racial. Au moyen de visualisations opposées par rapport à l’histoire de Cuba, Altuanga et Rojas élaborent des œuvres et des personnages avec des différences idéoesthétiques marquées. Ainsi, le premier focalisera sur la recherche d’une rupture épistémologique quant à la conception du Noir dans l’imaginaire cubain, soulignant les événements de l’histoire nationale qui considèrent le Noir comme protagoniste, ce qui renforce l’idée d’une continuité dans son état de subalternisation. En ce qui concerne les protagonistes de Rojas, elle fait appel à des mulâtresses pour raconter le processus de transculturation par lequel, à son point de vue, s’est consolidée l’identité culturelle actuelle des Cubains. Suspendue dans un espace d’énonciation intermédiaire entre les premières décennies de la Révolution et la Période spéciale en Temps de Paix, Rojas construit une trilogie romanesque qui s’efforce à signaler la coupure entre les périodes pré- et postrévolutionnaires quant au traitement du Noir.
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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 | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".