Bibliographic record
Abstract
L’invention de l’ethnozoologie en Afrique de l’Ouest entre 1928 et 1960, à une période où l’ethnologie française se professionnalise et où de nouvelles méthodologies d’enquête de terrain sont mises en place, donne à voir la construction de savoirs inédits, à la croisée de l’ethnologie et de la zoologie. Les ethnologues africanistes de l’époque, et Marcel Griaule en premier lieu, entretiennent des relations variées et souvent privilégiées avec les animaux. Une certaine fascination pour la faune africaine joue à coup sûr un rôle dans l’intérêt scientifique que ces ethnologues développent pour les savoirs zoologiques locaux. Décrire les manières de faire de l’ethnozoologie oblige ainsi à tenir compte des manières dont les ethnologues sont affectés par les animaux concernés, à travers le goût qu’ils entretiennent pour la chasse, leurs pratiques de collecte et de capture, ou encore leurs gestes d’attachement.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.008 |
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".