Figures hybrides des Amériques : hantises de la langue
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse se penche sur les figures textuelles de l’hybridité et les analyses qui en ont été faites, dans le contexte du continent américain. Les perspectives comparatistes qu’elle mobilise sont tirées d’un corpus d’auteur·ice·s autochtones et d’archives coloniales liées notamment à La Malinche — la traductrice du conquistador Cortés — et au Popol Wuj — le récit maya k’iche’ des origines du monde, retranscrit en alphabet latin à la suite de l’invasion du continent. En relisant ces œuvres avec des critiques décoloniaux (Walter Mignolo, Silvia Rivera Cusicanqui, entre autres), des historiens (Matthew Restall, Camilla Townsend) et des anthropologues (Dennis Tedlock, Michael Taussig, etc.), elle propose de repenser le lien entre le colonialisme et les différentes formes d’hybridité qui se manifestent par le biais de la langue et aux métaphores qu’elle génère. En rappelant les nombreuses difficultés rencontrées par divers intellectuel.le.s des Amériques en matière de métissage et d’hybridité, la thèse remet en question certaines binarités associées à plusieurs de ces positions, qui deviennent le plus souvent essentialistes : le croisement avec des auteur·ice·s autochtones du Guatemala, du Québec, des États-Unis et d’ailleurs (Humberto Ak’abal, Gerald Vizenor, Joséphine Bacon, etc.) permet de saisir l’importance de la langue comme archive, et d’un retour à l’origine, même si cette dernière a souffert du colonialisme. Ainsi, la thèse enquête sur les jonctions entre les archives de l’invasion et les stratégies contemporaines face à ce passé tumultueux, tout en réfléchissant aux enjeux de positionnement d’un lectorat allochtone et étranger devant les langues autochtones. Elle propose donc que la langue — tant la métaphore que l’organe qu’elle embrasse — est potentiellement le lieu d’une archive non moins troublante et vivante, non moins hantée par ce qui a disparu.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".