Le Sénégal imaginé. Évolution d'une classification ethnique de 1816 aux années 1920
Bibliographic record
Abstract
<titre>Résumé</titre>Les questions soulevées par le concept introduit par Terence Ranger d’ « invention » des ethnies africaines, notamment la difficulté à déterminer un « inventeur » et de ne concevoir le rôle des Africains que comme « inventés », peuvent trouver un début de réponse dans l’étude de l’évolution d’ensemble des classifications ethniques. Le cas du Sénégal de 1816 aux années 1920 montre que, loin de se résumer à une création datable attribuable à un seul auteur – qui serait Louis Faidherbe –, la classification ethnique se met en place dès la première moitié du xix e siècle comme un aboutis-sement des récits de voyages et autour du pôle wolof, avant d’être refondue autour du concept de « race » par Faidherbe, puis d’être cristallisée par l’administration dans le premier tiers du xx e siècle. Au-delà de l’ « acte de naissance » d’ethnies prises isolément, ce sont des dichotomies (Wolof/Maure, Tukuleer/Manding), des amalgames (Manding, Joola), des renversements de jugements de valeurs (Wolof, Bambara, etc.), des principes de hiérarchisation (économiques, stratégiques, raciologiques) qui sont à l’œuvre dans le processus de création des catégories ethniques.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".