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Troubles at the Office: Clerks, State Authority, and Social Conflict in Gabon, 1920-45

2004· article· en· W2143801410 on OpenAlexvenueno aff
Jeremy Rich

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of African Studies / Revue canadienne des études africaines · 2004
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicAfrican history and culture studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Click to increase image sizeClick to decrease image sizeRésuméLes employés de bureau au Gabon occupaient une place ambiguë dans la société coloniale, entre la Première et la Deuxième Guerres Mondiales. Souvent, les hommes d’affaires européens et les fonctionnaires français payaient bien leurs employés pour leur rôle vital dans les domaines de la traduction culturelle et de la comptabilité. Cependant, de nombreux Européens, conscients de leur dépendance vis-à-vis des employés de bureau, les tournaient en ridicule, les traitant soit comme dangereux, soit comme risibles. Les commis de bureau manipulaient souvent leur position d’intermédiaires pour faire des gains financiers, et certains d’entre eux sont même allés jusqu’à défier, avec succès, leurs employeurs européens dans des conflits de travail. Leur maîtrise de la correspondance bureaucratique leur a permis d’élaborer des groupes d’autoreprésentation suffisamment forts pour convaincre les administrateurs et les propriétaires de compagnies de tenir compte de leurs requêtes, prenant aussi le risque d’être emprisonnés ou renvoyés sous des prétextes futiles. Bien que les employés de bureau n’aient pas formé de partis politiques avant 1945, presque tous les leaders politiques du Gabon des années 1950 et 1960 avaient travaillé comme commis de bureau avant 1940, et devaient une grande part de leurs talents politiques et de leurs aptitudes bureaucratiques à leur expérience dans l’administration.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.896
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2004
Admission routes1
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