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Enregistrement W2945948943 · doi:10.4000/interventionseconomiques.5793

Infrastructures, commerce intra-africain et développement économique en Afrique

2017· article· fr· W2945948943 sur OpenAlexvenueno aff
Malick Sané

Notice bibliographique

RevueInterventions économiques · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La gestion de la crise infrastructurelle sera l'un des plus grands défis et l'une des plus grandes opportunités de développement pour l'Afrique dans les décennies à venir L de l'Asean avec respectivement 60%, 40% et 30% (CNUCED, 2013).Même si plusieurs raisons expliquent la faiblesse du commerce intra-régional en Afrique, la carence en infrastructure occupe une importante place dans cet état de fait.L'Afrique souffre d'un énorme déficit d'infrastructures (routes, électricité, chemins de fer, ports, aéroports).Selon la Banque africaine de développement (BAD, 2012), moins du tiers de la population africaine a accès à une route praticable en toute saison, tandis que les coûts de transport et les délais d'acheminement des marchandises le long des corridors routiers sont deux à trois fois supérieurs à ceux des autres régions du monde.Dans les pages qui suivent, il s'agira tout d'abord de mieux comprendre comment le déficit structurel en infrastructure constitue un blocage à l'expansion du commerce en Afrique avant de considérer la relation entre développement des infrastructures, croissance économique et approfondissement de l'intégration régionale sur le continent africain. Déficit en infrastructure, un frein au développement du commerce en AfriqueLe déficit en matière d'infrastructures est l'un des facteurs clés qui empêchent l'Afrique de réaliser son plein potentiel de croissance économique, son pouvoir concurrentiel sur les marchés mondiaux et l'atteinte de ses objectifs de développement, notamment la réduction de la pauvreté. Déficit en infrastructures modernesLa partie la plus pauvre de la population des pays africains, en particulier la grande majorité de la population rurale qui représente 60% de la population du continent (UA, 2009), n'a générale- Infrastructures, commerce intra-africain et développement économique en Afrique

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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