The representation of métissage (interbreeding) according to Abdoulaye SADJI, André SCHWARZ-BART and Raphaël CONFIANT
Bibliographic record
Abstract
Le métissage, concept problématique dans la littérature francophone, s’est imposé dans le champ de la critique littéraire à partir des années 90. Cette date correspond à un moment où l’on constate que cette production littéraire s’autonomise des canons esthétiques hexagonaux. Les deux mondes que tout opposait au départ se trouveront liés à jamais dans un jeu complexe dont l’évocation seule rappelle des évènements historiques douloureux : la traite négrière qui allait aboutir à l’esclavage des Noirs dans les Antilles et la colonisation française en Afrique. Dans ce contexte, le métissage littéraire répond, dans bon nombres de discours, à une volonté de l’auteur francophone de rappeler les liens avec l’ancienne puissance tutélaire, sinon de les maintenir. Mais il peut être aussi vu à certains égards comme un moyen de contestation, de protestation contre un ordre établi ; à moins qu’il ne fasse l’objet d’une célébration. Dans tous les cas, le métissage littéraire refait à sa manière l’histoire par l’intermédiaire de la fiction qui place en son cœur le personnage métis et son expression langagière. Le présent projet de thèse s’articule autour de la représentation du métissage chez Abdoulaye Sadji, André Schwarz-Bart et Raphaël Confiant ; il porte sur l’analyse respective de leurs œuvres romanesques : Nini, mulâtresse du Sénégal, La mulâtresse Solitude et Le Nègre et l’Amiral. La diversité et la conflictualité des fonctions attribuées par ces auteurs aux personnages métis répondent à la spécificité géographique, historique et culturelle des sociétés dont ils sont issus. L’idéologie joue également un rôle non négligeable dans ces discours : car c’est l’intrication du politique, du social et du littéraire qui est ici en jeu.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".