Classes moyennes au Maroc : au-delà des perceptions, que disent les chiffres?
Notice bibliographique
Résumé
L'idée d'un effitement de la classe moyenne au Maroc est fréquemment évoquée, suggérant une concentration croissante des richesses entre une classe aisée en expansion et des catégories moins favorisées, ce qui traduirait une polarisation accrue. Toutefois, cette perception n'avait pas encore été validée empiriquement. Cette étude propose une analyse de l'évolution de la classe moyenne entre 2012 et 2019, en s'appuyant sur les données des deux vagues de l'Enquête Panel de l'ONDH et sur une définition opérationnelle rigoureuse de la classe moyenne. L'approche mobilisée combine des indicateurs de pauvreté, d'inégalités et de polarisation afin d'évaluer objectivement cette dynamique. Les résultats ne montrent pas de rétrécissement significatif de la classe moyenne, que ce soit au niveau national ou selon le milieu de résidence. De plus, la période étudiée se caractérise par une croissance pro-pauvres, indiquant une amélioration relative des conditions de vie tant pour les ménages les plus modestes que pour une part importante de la classe moyenne. Ces conclusions remettent donc en question la perception d'une classe moyenne en déclin et soulignent l'importance de poursuivre les analyses basées sur des données récentes et probantes pour éclairer les débats sur la structure sociale du Maroc et son évolution.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».