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Record W2810526549 · doi:10.3917/come.105.0131

Les Yézidis, entre reconnaissance de l’identité et émigration

2018· article· fr· W2810526549 on OpenAlexaff
Shivan Darwesh

Bibliographic record

VenueConfluences Méditerranée · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsCanadian Historical Association
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le génocide des Yézidis par Daech constitue le point d’orgue d’une persécution quasi permanente par l’islam. Les Yézidis ont beau croire en un seul Dieu, leur religion n’a jamais été reconnue digne de considération par l’islam au même titre que les religions dites du Livre. Ainsi, les tenants de l’islam ont cherché à convertir les Yézidis. Devant leur refus, de nombreuses campagnes militaires ont été menées depuis des siècles et ce jusqu’à aujourd’hui afin de les soumettre par la force. Elles ont souvent débouché sur des massacres de masse. Pour échapper à leurs bourreaux, les Yézidis survivants se sont cachés dans des régions montagneuses et isolées afin de rester hors d’atteinte des lois islamiques et de ne pas être enrôlés de force dans les armées ennemies. Le fait d’exercer leur religion dans le secret a renforcé la conviction chez les musulmans que les Yézidis sont les « adorateurs du diable », justification toute trouvée pour continuer d’ordonner leur anéantissement. On compte aujourd’hui, selon les sources, environ un million de Yézidis dans le monde. Leur nombre n’a fait que diminuer depuis des siècles à cause des massacres répétés. La majorité d’entre eux ne vit plus dans ses territoires d’origine. Forcés d’émigrer, ils se sont réfugiés dans les pays de l’ex-URSS, de l’Arménie et de l’Europe. Les revendications des chefs yézidis auprès des autorités musulmanes par la médiation diplomatique européenne pour cesser ces massacres ont été vaines.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.051

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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 head0.207
GPT teacher head0.444
Teacher spread0.237 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

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Published2018
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