La lointaine origine de la gouvernance en Afrique : l’arbre à palabres
Bibliographic record
Abstract
L’article s’attarde sur une origine méconnue de la gouvernance, la palabre africaine, afin de compléter les deux autres origines souvent citées, à savoir la corporate governance et la multi‐level governance. La palabre, en tant que lieu de rencontre et de discussion publique sans fin, remplit toutes les conditions pour être analysée comme le meilleur outil de politique publique utilisé dans les sociétés africaines traditionnelles. Cette pratique regroupe les acteurs venant de différents horizons, et couvre presque tous les domaines de la vie : tous les sujets sont publiquement discutés. La volonté générale qui se dégage des échanges est imposée aux parties. En Afrique, la palabre est l’équivalent de l’ « espace public » en Occident (voir Jürgen Habermas) ou encore de l’ « espace participatif ». Dans ce lieu, la vérité ne vient pas de l’autorité, mais elle résulte de la palabre qui met en scène le pouvoir et qui donne du sens au langage. Sans arrogance et sans mépris, l’un va à la rencontre de l’autre pour (r)établir la vérité afin de consolider les liens sociaux et l’unité. Ce texte se limite à présenter les manifestations de la palabre en Afrique subsaharienne dans ses rapports avec la gouvernance moderne.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".