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Enregistrement W3102679444 · doi:10.7202/1072777ar

Manger au Ferlo (Sénégal)

2020· article· fr· W3102679444 sur OpenAlexvenueno aff
Abdou Ka

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Ethnography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyPopulationArtEthnologySociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les villages où l’auteur a recueilli les données alimentaires dont il est question dans cet article se situent dans la zone sylvopastorale et semi-aride du Ferlo, au nord du Sénégal. Les projets de développement et de lutte contre la désertification s’y suivent depuis les années 1970. La population est majoritairement peule, mais certaines familles sont également wolofs ou maures. À partir d’une enquête ethnographique approfondie, l’auteur met en lumière les tensions que suscite l’introduction de produits alimentaires industriels venus de Dakar ou de l’étranger dans ce Ferlo autrefois habitué à l’autosubsistance (mil, lait, plantes alimentaires sauvages). Il insiste sur la valeur symbolique de ces produits, mais aussi sur leurs ambivalences. Ainsi, le riz et le bouillon cube venus de l’extérieur sont tous deux porteurs de risques sanitaires compte tenu de leur apport excessif en sucre et en sel. L’auteur s’interroge en creux sur les nouvelles formes de dépendance alimentaire que cette situation induit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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.

Tête enseignante Opus0,330
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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