Bibliographic record
Abstract
La thématique des « enfants-soldats » semble devenue depuis quelques années une découverte sensationnelle dans la thématique littéraire. Depuis Allah n’est pas obligé, on disserte avec beaucoup d’affectation sur une « trouvaille » qui met en scène des horreurs dégradantes dans lesquelles sont impliquées des enfants. Des rébellions inattendues, des cohues passionnées, des corps expéditionnaires. En prime, les cohortes des « small soldiers », que personne n’attendait. Pourtant, une observation attentive indique clairement que, en dépit de la médiatisation assourdissante, les textes publiés depuis la « culture coloniale », et qui sont considérés comme les plus représentatifs des « mythologies africaines », sont justement ceux qui exaltent à la caricature les souffrances des « enfants-soldats ». Les causes pour lesquelles ils sont suppliciés sont peut-être différées par rapport aux principes de leurs actes. Cette itérativité indique finalement que la thématique constitue désormais une postulation de sens, et que « l’irruption » récente n’est que la suite d’un processus de néantisation dans laquelle les adultes (en)traînent toujours les enfants.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".