L’opérationnalisation de la stratégie de Croissance pro-pauvres au Cameroun
Notice bibliographique
Résumé
Les études réalisées sur la croissance pro-pauvre au Cameroun sur la période 1996 -2007 ont révélé que si l’on considère l’approche monétaire, la croissance au Cameroun est une croissance anti-pauvre de 1996 à 2001, et faiblement pro-pauvres dans la période 2001-2007. Par contre si l’analyse est effectuée selon l’approche non monétaire, elle a été anti-pauvre dans les deux périodes. Le rapport de la quatrième Enquête Camerounaise auprès des Ménages réalisée en 2014 conclut que la croissance au Cameroun a été non inclusive et donc anti-pauvres entre 2007 et 2014. Pourquoi la croissance au Cameroun ne parvient-elle pas à avoir une incidence positive significative sur la pauvreté ? Le présent article se propose dans une analyse prospective et stratégique de démontrer que les difficultés du Cameroun à concilier croissance et réduction de la pauvreté est le fait de stratégies d’une croissance pro-pauvres faiblement opérationnelles.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».