Produire <i>Babiwood</i> . Enjeux et défis de l’industrie audiovisuelle ivoirienne en devenir
Bibliographic record
Abstract
Depuis une dizaine d’années, la filière audiovisuelle ivoirienne connaît une effervescence qui est consécutive de certains évènements majeurs (succès public de Ma famille d’Akissi Delta en 2002, invention du concept de Babiwood, création de la chaîne A+ en 2014 et avènement de nouvelles chaînes privées en 2019) qui l’ont remodelée. Cet article se concentre sur les enjeux et défis de ce remodèlement de la filière audiovisuelle ivoirienne qui intervient dans un contexte de transition numérique et de globalisation de l’offre des contenus. Les opportunités qu’offre ce contexte particulier nourrissent les ambitions de divers acteurs qui, malgré des intérêts divergents, ont tous adhéré au projet de construire une industrie audiovisuelle ivoirienne. Pour les acteurs locaux, il y a derrière l’idée de Babiwood la volonté de s’autodéterminer économiquement et narrativement. Quant aux acteurs transnationaux tels que Canal+, l’objectif est de trouver un nouveau relais de croissance pour corriger sa perte de vitesse en France. Babiwood est donc à la croisée des chemins : il est à la fois un instrument de recherche de souveraineté médiatique et de récupération étrangère.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".