Frontières et artificialité : retour sur un mythe et ses implications sur le développement au Cameroun, 1960–2010
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études faites sur les frontières des États africains ont érigé leur artificialité en déterminisme sous-développementaliste. Dans cet article, je soutiens que l’artificialité des frontières utilisée comme modalité et paradigme explicatifs de l’émergence des conflits et du sous-développement sur le continent africain ne rend pas compte de la complexité des questions liées à la gestion de ces tracés. La réflexion se concentre sur la politique qui a accompagné la gestion des frontières au Cameroun depuis les indépendances. Celle-ci a été articulée autour de deux faits saillants qui expliquent l’instabilité aux « périphéries nationales » : d’une part, une gestion des frontières axée sur la consolidation de l’État à travers une politique qui fait de l’endiguement des risques militaires la finalité et le référent de l’État ; d’autre part, la sécurité aux frontières depuis les indépendances est caractérisée par une négligence de la sécurité humaine dans les espaces périphériques. Pour exemplifier cette situation, je critique, dans une première partie, l’idée d’artificialité des frontières africaines. Dans une seconde partie, j’analyse la politique camerounaise de gestion des frontières en soulignant son fort ancrage militaire depuis les indépendances. Je scrute enfin, en guise de perspectives, les défis concernant la gestion des espaces frontaliers dans ce pays. Cette réflexion contribue à la compréhension des débats sur l’instabilité en Afrique. L’atteinte de cet objectif est guidée par une approche combinatoire empirique qui associe aux sources primaires (archives, données orales) des sources iconographiques récoltées par une enquête de terrain menée dans l’Extrême-Nord camerounais
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.006 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".