L’utilisation des connaissances pour informer des politiques publiques : d’une prescription technocratique internationale à la réalité politique des terrains
Notice bibliographique
Résumé
Le fait d’utiliser des connaissances explicites pour informer les décisions politiques est de plus en plus encouragé au niveau international, notamment par le mouvement d’information des politiques par les données probantes ( evidence-informed policy making ). Si la valeur sous-jacente à ce mouvement est de rationaliser le processus politique, les recherches en sciences sociales ont depuis longtemps permis d’observer que les connaissances sont des objets sociaux, dépendants des contextes politiques et économiques. L’objectif de notre analyse est de décrire à partir de trois études de cas (les politiques de protection sociale au Burkina Faso, une stratégie de transfert de connaissances sur les politiques de gratuité au Niger et la diffusion du financement basé sur la performance au Mali), comment ces connaissances, peuvent orienter la formulation des politiques publiques. Ces trois études de cas nous permettent d’observer que nous sommes loin des connaissances explicites comme vectrices de neutralité, de transparence et de reddition des comptes. Alors que la santé et la protection sociale sont des sujets prenant de plus en plus d’importance sur la scène globale, nous observons que l’utilisation des connaissances scientifiques ou de l’expertise est sensible aux intérêts, orientée par les institutions, et influencée par la mondialisation.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».