Appreciating the heterogeneity in the unity of Africa: A socio‐ecological perspective on Africa's geographies
Notice bibliographique
Résumé
The African continent is known by various metaphors and geographies, but for many there are also unknowns about the continent. Geopolitically, Africa is a continent that is considered remote—an economically emerging continent seen as entangled in persistent challenges of wars, political dictatorship, poverty, disease, and more recently migration. Given these predispositions it is typical to stereotype events, practice, and behaviour as “African.” There is, however, now recognition of the continent as emerging economic power house. But unpacking the diversity of Africa reveals a huge potential with respect to resource endowments, diversity of ecology, socio‐cultural economic advancement, politics, language, and demographics. Colonial history coupled with traditional Africa shaped the geopolitical boundaries that have added to the confusion about this massive and diverse continent. Intellectual discourses either amplify the differences due to specificities of geographical focus or generalizations such as the contested notion of “African.” However, using socio‐ecological lenses, Africa is unified by these very differences in addition to being a massive landmass with several big and small island states. Appreciating these differences is useful to understanding the observed patterns of social, economic, and political systems that unify the continent. This paper illustrates the notion of “African” to describe the heterogeneous nature of a “unified” continent. Some illustrative examples between Africa and other continents are used.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,039 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».