Temps, prédiction et avenir dans la divination rétrospective
Bibliographic record
Abstract
Les conceptions actuelles du temps dans l’étude de la divination en Afrique nous contraignent à choisir entre les techniques prophétiques et les techniques rétrospectives. Confrontés au fait que la divination prophétique est peu fréquente en Afrique subsaharienne, nous nous tournons vers la divination que l’on appelle rétrospective. Et cependant, ces méthodes africaines qualifiées de rétrospectives sont orientées vers l’avenir. En se basant sur ses recherches sur les paniers de divination au nord-ouest de la Zambie, ainsi que sur les travaux de Bourdieu, Gell, Guyer et Zeitlyn, Silva démontre que l’orientation vers l’avenir des paniers de divination s’inscrit dans les dynamiques internes à chaque séance. La divination par panier recouvre l’intégralité de la trajectoire allant du diagnostic au pronostic. En outre, les devins tiennent chaque séance à l’intersection de deux états temporels qui se croisent et orientent le parcours des participants : le voyage divinatoire à travers le temps et l’espace, et les signes matériels que contiennent les paniers. Cela permet au passé d’être interprété rétrospectivement, à la lumière des préoccupations du présent, et à l’avenir d’être exposé comme un prolongement du présent. En se concentrant sur la temporalité du présent-en-cours-de-réalisation, un long présent qui s’étend du passé récent au futur proche, les méthodes de divination rétrospective peuvent apporter une aide au consultant en plus de contribuer à l’étude du temps et de l’avenir.
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 | 0.018 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".