Dynamiques foncières, ethnocratie et défi de l’intégration ethnoculturelle au Cameroun
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite, en contexte camerounais, de la marchandisation et des expropriations foncières qui paupérisent les populations autochtones et génèrent des conflits. Ce capitalisme agraire, facilité par la gabegie administrative et judiciaire, profite à la minorité riche constituée des cadres de diverses institutions étatiques et privées et des gens d’affaires. Ces personnes acquièrent généralement les terres en violant les dispositions légales en la matière. Mais il y a aussi des acquéreurs de bonne foi dont les titres de propriété sont contestés par des familles qui ne se reconnaissent plus dans les conditions de vente préalablement consenties pour une diversité de raisons. Cette situation est aujourd’hui l’une des principales sources de confrontations intrafamiliales et entre « les gens d’ici, les autochtones » et les acquéreurs, parfois qualifiés « d’étrangers » et « d’envahisseurs ». Les enjeux fonciers donnent lieu à de la xénophobie et à des replis ethnorégionaux avec comme argument les questions d’autochtonie et de minorité. Les grandes villes, à l’instar de Yaoundé, sont très représentatives de ces problèmes qui sont également liés à la répartition inégale des richesses et à la polarisation ethnique dans la gouvernance étatique.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".