Current and Upcoming Challenges in South-South Cooperation in the field of Social Statistics
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes to reflect on how a field of technical expertise is affected and could possibly be transformed through South-South cooperation. This article and its conclusions are based on literature review and our own research. Our research on the production, the analysis and the dissemination of social development statistics (education, health and poverty alleviation) has been conducted in Western and North Africa as well as South East Asia and Central America. We interviewed public servants from government agencies, for international organisation, from non-governmental organizations as well as specialists from the academia. Our goal is to reflect on South-South cooperation as a possible tool for emancipation and criticism of the hegemony of “Northern” countries in international organization and knowledge production. By examining cooperative praxis in these areas we attempt to yield information on the strategies used to claim ownership of the assessment methods and knowledge pertaining to the ideological dimensions of development. We conclude by saying that current South-South cooperation in the field of social statistics is not fully able to challenge global statistics regime and its inherent ideological flaws.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,118 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».