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Record W2996281026 · doi:10.7202/1066347ar

Heurs et malheurs du contentieux électoral en Afrique : étude comparée du droit électoral processuel africain

2019· article· fr· W2996281026 on OpenAlexvenueno aff
Éric-Adol T. Gatsi

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de droit · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’auteur appréhende dans le présent texte le contentieux électoral en Afrique dans toute sa complexité. Son propos se veut essentiellement comparatif avec, comme particularité, la prise en considération de toutes les aires géographiques et linguistiques ainsi que les traditions juridiques de l’Afrique. Son intérêt tient, d’une part, à l’aptitude du contentieux électoral à effectivement remplir son rôle dans un contexte où un certain nombre de facteurs font courir aux processus électoraux africains un risque élevé de crise sociale. Il se rattache, d’autre part, aux récentes évolutions politiques en Afrique, à l’instar des printemps arabes et des mouvements populaires dans certains pays de l’Afrique subsaharienne qui ont abouti à une redéfinition des règles de la compétition électorale. L’auteur s’intéresse à la fois aux cadres législatifs et aux choix jurisprudentiels, et il remet en question les truismes et les préjugés soit de l’amélioration, soit de la péjoration des contentieux électoraux en Afrique. Il parvient à la conclusion d’une efficacité mitigée et différenciée. D’abord, les mécanismes de gestion des différends électoraux n’offrent pas, dans tous les États, les mêmes garanties d’efficience et des niveaux identiques de satisfaction ou d’insatisfaction. Ensuite, malgré des avancées notables et indéniables, des motifs d’inquiétude demeurent quant à l’aptitude du juge électoral à remplir son rôle de gardien neutre de la démocratie en Afrique.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
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: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.083

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.319
Teacher spread0.279 · 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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Published2019
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