Les études sur le genre en histoire au Cameroun : enjeux et défis d’un savoir en construction
Bibliographic record
Abstract
Le présent article s’intéresse au développement des études sur le genre dans l’espace universitaire camerounais. Le propos vise à questionner les difficultés d’émergence d’un champ épistémologique dédié au genre en filière historique, en lien avec les discours dominants sur les rapports de sexe, intériorisés par les hommes et les femmes, ainsi que leurs effets sur la construction d’un savoir sur le genre. À partir d’une recherche de terrain couplée au traitement d’une littérature écrite de nature variée, l’étude a mis en lumière quelques obstacles historiques, épistémologiques et structurels au développement des études sur le genre dans les filières historiques au Cameroun. Il en ressort que la prégnance de la suprématie masculine en filière histoire, la faible audience et la féminisation marquée de l’historiographie camerounaise consacrée au genre, ainsi que l’insertion insuffisante de ce champ dans l’espace académique national bloquent son émergence en tant que domaine de savoir autonome.
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 | 0.012 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".