Patrimoine et société, le Mouridisme face au dialogue entre religions : l'exemple du Grand Magal de Touba
Bibliographic record
Abstract
Le Grand Magal de Touba s'est imposé comme un des événements islamiques majeurs au Sénégal et sur la scène internationale. Tous les ans, près de 3 millions d'individus, provenant d'un peu partout dans le monde, se rendent dans la ville sainte de Touba pour célébrer le Magal en tant que jour de grâce rendu à Dieu et de célébration de Cheikh Ahmadou Bamba, fondateur de la voie Mouride. Durant deux à trois jours, la ville sainte devient non seulement un pôle de ralliement au Sénégal, mais aussi celui international, d'innombrables délégations religieuses, politiques, diplomatiques en provenance du monde entier. Touba devient l'un des rares lieux où se retrouvent pour interagir et échanger, sunnites, chiites, confréries, organisations islamiques et délégations non islamiques (catholiques, évangéliques, etc.). La ville sainte apparaît comme un lieu d'émulation religieuse, politique, diplomatique et économique non encore suffisamment mise en valeur. L'exploitation d'un tel potentiel est d'autant plus salutaire que le monde souffre depuis deux décennies d'une rupture criarde des dialogues religieux, de la radicalisation des positions apparemment antagonisme et de la fragilisation des cadres de concertation habituel. A ces problèmes s'ajoute la perte de vitesse et de légitimité de nombreux instruments internationaux devenus inopérants face aux défis de la stabilisation du monde et aux mutations diverses et rapides.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.031 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".