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Record W3197895012 · doi:10.1080/00083968.2021.1928521

Vie d’errance et crise identitaire des immigrés tchadiens musulmans en Centrafrique: le cas des retournés de Gaoui, au Tchad, de 2012 à 2019

2021· article· fr· W3197895012 on OpenAlexvenueno aff
Abdoulaye Abakar Kassambara

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of African Studies / Revue canadienne des études africaines · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicAfrican Studies and Geopolitics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉCette étude sur la migration tchadienne en République Centrafricaine (RCA) tente de déterminer les causes apparentes et profondes de l’échec de l’intégration des immigrés de confession musulmane et leurs implications dans une guerre civile aux relents religieux. La prise de pouvoir par la Séléka, milice à dominance musulmane, en mars 2013, et la violence commise par celle-ci envers la majorité chrétienne a entrainé la réaction brutale et haineuse des miliciens chrétiens d’anti-Balaka contre les musulmans. Elle aboutit à leur exode vers le Tchad où ils vivent une crise identitaire. Il en résulte que cette guerre, en apparence religieuse, n’est qu’une instrumentalisation politique des ressentiments accumulés entre les deux communautés. La frustration de ces exilés, liée à l’enlisement dans des camps sans aucune perspective d’insertion, leur désir ardent de retour en RCA mais qui se heurte à un rejet viscéral de la majorité chrétienne, ne peuvent qu’accentuer la crise. Les jeunes désœuvrés du camp rejoignent les groupes armés pour maintenir le statu quo qui pourrait déboucher sur une répartition communautaire de la RCA. La solution réside dans une politique de la mixité tribale et communautaire dans le respect de la différence et la refonte du code de la nationalité.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.527
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0040.008
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.253 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations0
Published2021
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