La bonne gouvernance et les réformes de marché: étude sur le Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Dans les pays en développement, la « bonne gouvernance » est de plus en plus considérée comme indispensable au développement. Les six indicateurs reconnus dans le monde entier comme étant les outils de mesure de la « bonne gouvernance » les plus efficaces sont la possibilité de s’exprimer et l’obligation de rendre des comptes ; la stabilité politique et l’absence de violence ; l’efficacité du gouvernement ; la qualité de la réglementation ; l’État de droit et le contrôle de la corruption (Kaufmann, Kray & Lobaton, 2003 : 8-9). Dans cet article, nous examinons l’influence que peut avoir l’absence de « bonne gouvernance » sur le succès et la viabilité des réformes de marché mises en œuvre dans le secteur de l’agriculture au Bangladesh. Les réformes ont été associées à une augmentation de la production de céréales vivrières, une amélioration des conditions de sécurité alimentaire et un accès aisé pour les agriculteurs aux facteurs de production agricole. Un grave problème est toutefois apparu récemment : la vente de facteurs de production agricole de mauvaise qualité et de poids insuffisant à des prix parfois plus élevés est devenue habituelle. Ce problème compromet non seulement l’impact positif des réformes, mais il menace également leur viabilité. Dans cette communication, nous soutenons que les problèmes liés à la qualité de la réglementation, à l’État de droit et au contrôle de la corruption – des indicateurs de bonne gouvernance – sont à l’origine de ce problème. Étant donné les pressions croissantes des donateurs pour appliquer des réformes de marché, nous soulignons, dans cette communication, que la mise en place d’une gouvernance intégrée établissant un lien entre le gouvernement, les entreprises et la société civile est indispensable si l’on veut promouvoir la bonne gouvernance et garantir ainsi le succès et la viabilité des réformes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».