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Enregistrement W4408923986 · doi:10.3390/jrfm18040178

Determinants of the Financing Mechanisms of Decentralization in Togo

2025· article· en· W4408923986 sur OpenAlexvenueno aff
Essossinam Pali, Coffi Cyprien Aholou, François Paul Yatta

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésDecentralizationBusinessEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2019, Togo has been strengthening financial decentralization through municipalization and the election of municipal councilors. Municipal financial autonomy is a key driver of local governance, allowing municipalities to mobilize their own resources, manage tax and non-tax revenues, and implement development projects. However, despite a legal framework governing local taxation, Togolese municipalities continue to face chronic financial constraints that limit their ability to finance public services and infrastructure. This study examines the mechanisms of financial decentralization in Togo and their contribution to municipal budgets. Using a quantitative approach that combines documentary analysis and interviews with 188 experts and practitioners in local finance, the study identifies the following four primary financing mechanisms: local, national, community-based and international. Among these, own revenues, including tax revenues, non-tax revenues, and revenues from the provision of services, together with government transfers through the Local Authorities Support Fund (FACT) are the main sources of local government finance. However, the results show that several legally defined fiscal instruments remain underutilized or outdated in many municipalities, significantly limiting their effectiveness in mobilizing resources. These results highlight the need to optimize fiscal decentralization strategies in order to strengthen the financial autonomy of municipalities and support sustainable territorial development.

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)0,007
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2025
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