Notice bibliographique
Résumé
Malgré son importance en tant que source de revenus pour des millions de travailleurs africains, l’exploitation aurifère artisanale ne génère en Afrique que peu de recettes pour les États producteurs. Sont en cause l’informalité du secteur de l’exploitation artisanale minière et à petite échelle (EMAPE) et des mécanismes de financement du secteur fort complexes tout au long de la chaîne d’approvisionnement, ce qui rend très difficile le contrôle du commerce de l’or artisanal et de ses acteurs. Dans cet article, nous nous sommes efforcée d’esquisser l’ampleur des dynamiques du commerce illicite de l’or artisanal en Afrique. En l’absence de statistiques globales fiables sur ce sujet, nous nous proposons ici de brosser un bref portrait de trois pays de l’Afrique de l’Ouest (Mali, Burkina Faso et Côte d’Ivoire), ainsi que de la région des Grands Lacs d’Afrique, en nous appuyant pour cela sur des recherches menées par l’ONG canadienne IMPACT (anciennement Partenariat Afrique Canada). Dans les deux régions africaines précitées, le commerce illicite de l’or s’effectue par contrebande transfrontalière : l’or est d’abord transporté illégalement du pays producteur vers un pays voisin, avant d’être exporté « légalement » comme s’il était issu de ce deuxième pays.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».