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Enregistrement W2966018875 · doi:10.4000/poldev.3144

Le recours au partenariat public privé (PPP) par une collectivité locale : le cas de la gare routière de Koudougou au Burkina Faso

2019· article· fr· W2966018875 sur OpenAlexaff
Jean-Pierre Salambéré

Notice bibliographique

RevueInternational development policy/Revue internationale de politique de développement · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Burkina Faso, les partenariats public privé (PPP) sont depuis quelques années plébiscités par les acteurs politiques. Ce modèle d’investissement est notamment mis en avant par le gouvernement comme une source alternative de financement d’infrastructures et de services publics.Dans la commune de Koudougou situé dans la région du centre-ouest du pays, un modèle de gestion d’une gare routière impliquant des acteurs publics et privés a été mis en place. C’est une première pour cette commune qui a cofinancé la réalisation de cette infrastructure avec l’appui de la Coopération suisse. Pour permettre une pleine fonctionnalité de la gare, la mairie a invité les sociétés de transport à investir dans la gare pour s’installer et poursuivre leurs activités. Les sociétés privées ont répondu à cette offre de gestion avec plus ou moins de succès.Cet article s’appuie sur l’étude de ce cas pour identifier les difficultés rencontrées, les risques liés aux processus de gestion PPP pour les différents acteurs, notamment les risques d’exploitation et financiers, les risques juridiques et politiques. Sur la base des acquis et limites observés à Koudougou, l’article propose plusieurs leçons à prendre en compte pour améliorer la gestion d’une infrastructure collective impliquant un PPP.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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