Bibliographic record
Abstract
Tout juste rétabli d'une année de maladie, au lendemain d'une exploration du Haut Niger au cours de laquelle il avait presque tout perdu, sauf son couvre-chef et quelques notes écrites, Mungo Park écrit : « [le 21 avril 1797], nous fûmes en vue de Kinytakooro, ville considérable […] Comme c'était la première ville que nous trouvions hors des frontières du Manding, on observa plus d'étiquette qu'à l'ordinaire.[…] En entrant dans la ville, nous nous rendîmes au bentang, où le peuple se réunit autour de nous pour écouter notre dentegi (histoire) : elle fut racontée publiquement par deux Jilli keas (griots chanteurs -JJ).Ils rapportèrent toutes les petites circonstances qui avaient rapport à la caravane, commençant par les événements arrivés le même jour, et remontant ainsi la série des faits jusqu'à Kamalia (l'endroit de départ -JJ).» Cette description ethnographique rare, voire unique, d'un groupe de griots [jeli/jali ; le suffixe kè indique le masculin] de l'Afrique de l'Ouest nous offre des informations cruciales sur la façon dont ces personnages étaient considérés avant l'occupation française au XIX e siècle.Dans la langue populaire actuelle, « [ka] dantègè » est souvent rendu par l'expression « se rendre compte ».Du point de vue étymologique, dan.tègè signifie « limiter-couper » , et les dictionnaires
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.499 | 0.270 |
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".