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Enregistrement W4289925948 · doi:10.3138/cjh-57-2-2021-0088

Frontières et artificialité : retour sur un mythe et ses implications sur le développement au Cameroun, 1960–2010

2022· article· fr· W4289925948 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of History · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Geopolitics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs études faites sur les frontières des États africains ont érigé leur artificialité en déterminisme sous-développementaliste. Dans cet article, je soutiens que l’artificialité des frontières utilisée comme modalité et paradigme explicatifs de l’émergence des conflits et du sous-développement sur le continent africain ne rend pas compte de la complexité des questions liées à la gestion de ces tracés. La réflexion se concentre sur la politique qui a accompagné la gestion des frontières au Cameroun depuis les indépendances. Celle-ci a été articulée autour de deux faits saillants qui expliquent l’instabilité aux « périphéries nationales » : d’une part, une gestion des frontières axée sur la consolidation de l’État à travers une politique qui fait de l’endiguement des risques militaires la finalité et le référent de l’État ; d’autre part, la sécurité aux frontières depuis les indépendances est caractérisée par une négligence de la sécurité humaine dans les espaces périphériques. Pour exemplifier cette situation, je critique, dans une première partie, l’idée d’artificialité des frontières africaines. Dans une seconde partie, j’analyse la politique camerounaise de gestion des frontières en soulignant son fort ancrage militaire depuis les indépendances. Je scrute enfin, en guise de perspectives, les défis concernant la gestion des espaces frontaliers dans ce pays. Cette réflexion contribue à la compréhension des débats sur l’instabilité en Afrique. L’atteinte de cet objectif est guidée par une approche combinatoire empirique qui associe aux sources primaires (archives, données orales) des sources iconographiques récoltées par une enquête de terrain menée dans l’Extrême-Nord camerounais

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,226 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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