Bibliographic record
Abstract
Entre 1967 et 1977, quelque 10 millions de Tanzaniens ont été déplacés de leur terre affermée et regroupés dans des villages ujamaa (littéralement, familyhood ) bâtis par suite d’une décision gouvernementale, donnant lieu ainsi à l’un des plus vastes programmes de réinstallation de l’histoire. Le président Julius Nyerere, « père » et philosophe du socialisme tanzanien, a justifié la villagisation en alléguant qu’elle permettrait d’améliorer la prestation de services de base à la population, tels que des cliniques médicales, des écoles et de l’eau potable. Or, dans la foulée de l’abandon progressif du programme et du discours socialistes au milieu des années 1980, le sort de ces villages demeure dans une large mesure inconnu. Comment les villageois évaluent-ils de nos jours la vie dans ces villages comparativement à ce qu’elle était à l’époque socialiste? Quels éléments de la coopération communale, s’il s’avère que celle‑ci a véritablement existé, ont été maintenus? Cet article fait état d’une enquête réalisée auprès de résidants d’anciens villages ujamaa de la région de Mwanza. Leurs témoignages apportent certaines réponses à ces questions et sont mis en contexte dans une plus vaste analyse de la politique agricole tanzanienne sous les régimes socialiste et postsocialiste.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".