Mobilités résidentielles et vulnérabilité des ménages dans les quartiers périphériques de Brazzaville (République du Congo)
Notice bibliographique
Résumé
Les métropoles d’Afrique subsaharienne se caractérisent actuellement par une croissance urbaine s’accompagnant du développement des espaces périphériques de taille de plus en plus importante. Cette étude analyse l’effet de la localisation aux marges de la ville sur les conditions de vie des ménages des quartiers périphériques de Brazzaville, en se focalisant sur les contraintes liées à la mobilité quotidienne et au fonctionnement des ménages. Dans cette perspective, elle questionne aussi les motifs expliquant la migration des ménages vers ces quartiers et leur rapport avec les difficultés qu’ils y rencontrent. L’étude se base sur trois enquêtes de terrain réalisées en 2014, 2015 et 2017, respectivement auprès des élèves et des chefs de ménages sélectionnés dans les quartiers périphériques de Brazzaville. Les répondants retenus pour l’enquête ont été choisis par la méthode du choix raisonné. Les résultats de l’étude montrent que les ménages issus des migrations résidentielles intra-urbaines (81 %) et confrontés aux problèmes de logements (coûts élevés de loyers, difficultés d’accès aux logements sociaux, etc.) ont quitté les quartiers centraux et péricentraux pour se rendre aux marges de la ville. Cette relocalisation résidentielle a été motivée principalement par la recherche de faibles coûts de loyers et de terrains à construire pour devenir propriétaires. L’installation dans ces espaces non lotis et dépourvus de la plupart des infrastructures et services sociaux de base place les ménages dans une situation de vulnérabilité parfois remarquable. Les dépenses à effectuer pour la mobilité quotidienne des membres des ménages pour la plupart de grande taille (64,53 %) et celles pour les autres besoins constituent pour eux une lourde charge, du fait du faible niveau de revenus pour la majorité d’entre eux (environ 97 %). Les ménages de cinq membres et plus ne dépassant pas des revenus mensuels de 100 000 FCFA (63,05 %) sont les plus vulnérables. Cette faible capacité financière ne leur permet pas de répondre aux multiples contraintes de la vie dans des zones sous-équipées où la mauvaise qualité de l’habitat, les difficultés d’approvisionnement en eau potable et les risques naturels récurrents constituent des défis de taille.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».