Bibliographic record
Abstract
RésuméOn sait que la sorcellerie en Afrique peut s’exercer du faible au fort ou l’inverse. Les situations qui sont ici analysées sont celles où les rois ou les chefs sont expressément désignés comme sorciers, soit qu’ils le deviennent du fait même de leur investiture, soit qu’il leur ait fallu le devenir pour accéder au pouvoir et le conserver face à des rivaux usant des mêmes moyens. Quoi qu’il en soit, un roi-sorcier offre une figure paradoxale du pouvoir, et cela doublement : garant de l’ordre, il inclut en lui son contraire, détenteur de la puissance, il est augmenté d’un attribut qui lui confère une surpuissance. À quel titre cette surpuissance ? S’agit-il de compenser une faiblesse ou une fragilité constitutionnelle de son statut royal afin d’entretenir chez ses sujets respect et crainte sans lesquels son pouvoir serait largement illusoire ? S’agirait-il au contraire de cette autre et terrible illusion consistant à vouloir lui conférer effectivement la toute puissance ? C’est à de telles questions que cet article tente de répondre en comparant un certain nombre de cas choisis dans différentes aires culturelles de l’Afrique noire.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.005 |
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".