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Record W4384705701 · doi:10.7202/1098664ar

Un cahier d’histoire d’Ebola

2023· article· fr· W4384705701 on OpenAlexvenueno aff
Michèle Cros, Benjamin Frerot

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicViral Infections and Outbreaks Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtEthnologyPolitical scienceHistory

Abstract

fetched live from OpenAlex

C’est un cahier de dessins recueilli lors d’une mission ethnographique au Burkina Faso, en pays lobi. Son auteur, Diniaté Pooda, a quitté le Burkina Faso depuis plusieurs années et il est désormais planteur de cacao en Côte d’Ivoire, à la frontière de la Guinée, là où une épidémie d’Ebola a sévi de 2014 à 2016. Ses dessins, obtenus lors d’un retour au Burkina Faso, nous en livrent un portrait assez précis, depuis une scène originelle où des « animaux volants » se retrouvent porteurs de ce mal après avoir consommé des noix de palmiers à huile qui auraient été empoisonnées à dessein. Des hommes de couleur abattent ces animaux, ils les mangent, puis Ebola les contamine et les emporte. D’un empoisonnement à l’autre, ce n’est pas l’épidémie qui est relatée, mais bien une histoire d’Ebola qui donne un sens à cette tragédie. Au-delà des rumeurs ou d’une simple théorie du complot, cette histoire dessinée par Diniaté Pooda interroge ce qui crée les conditions d’une commensalité risquée dans un contexte d’exploitation de la nature en Afrique médiée par des intérêts étrangers. À nous d’en retracer ici une généalogie complémentaire faisant s’entremêler les changements environnementaux avec les risques d’émergence des maladies infectieuses.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.035
Threshold uncertainty score0.069

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.014
Scholarly communication0.0070.007
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.198
GPT teacher head0.584
Teacher spread0.386 · 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 designNot applicable
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

Citations1
Published2023
Admission routes1
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