Conservation coercitive et (in)visibilité sociale des conflits dans le district de Hwange, au Zimbabwe
Bibliographic record
Abstract
Au Zimbabwe, les habitants des zones communales du district de Hwange ont été expulsés de leurs terres peu après le début de la colonisation à des fins d’exploitation minière (extraction de charbon), de production agricole (fermes coloniales) et de conservation de la nature (création des espaces protégés, dont le parc national de Hwange, le plus vaste du pays). En dépit de l’instauration d’un programme innovant de gestion communautaire, les injustices associées à la conservation de la nature demeurent prégnantes. Cette contribution examine, à partir de matériaux ethnogéographiques, l’a-conflictualité apparente des faits sociaux dans le district de Hwange en tenant compte des situations autoritaires qui entourent les espaces vécus quotidiens. Elle instruit une hiérarchie du visible entre des conflits passés sous silence (occupation de terres, revendications d’accès aux espaces protégés et aux anciennes fermes coloniales) et des conflits qui ne le sont pas (interactions humain-faune). L’entrée conceptuelle proposée met au jour une grille de lecture de la conflictualité en périphérie des espaces protégés d’Afrique subsaharienne interrogeant l’expression des conflits dans des zones soumises à une conservation aux formes coercitives.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".