COVID-19 en Côte d’Ivoire : analyse terminologique et sensibilisation en langue agni
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19, apparue en décembre 2019 à Wuhan en Chine, s’est rapidement propagée à travers le monde, touchant de plein fouet le continent africain. En Afrique de l’Ouest francophone, la Côte d’Ivoire s’est distinguée comme l’un des pays les plus affectés, enregistrant un nombre important de cas confirmés. Face à cette crise sanitaire inédite, diverses stratégies locales ont été mises en place pour lutter contre la propagation du virus. Toutefois, certaines solutions endogènes adoptées au sein des communautés n’ont pas toujours été reconnues par les instances internationales. Dans l’est du pays, le territoire agni, qui s’étend du sud-est au nord-est dans une région forestière traversée par le fleuve Comoé, a développé ses propres approches face à la pandémie. Cette étude se propose d’analyser la manière dont les populations Agni ont appréhendé cette crise sanitaire à travers l’usage de leur langue. Plus précisément, elle s’intéresse à la terminologie employée dans les discours de sensibilisation, en mettant en évidence les mécanismes de formation lexicale utilisés. En explorant la morphologie lexicale, cette recherche vise ainsi à comprendre comment le langage s’adapte aux nouvelles réalités sanitaires et contribue à la diffusion des messages de prévention au sein des communautés concernées.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".