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Enregistrement W6950601961 · doi:10.5281/zenodo.7330567

Impact de la COVID-19 sur la dette publique des pays francophones de l'Afrique au sud du Sahara

2022· article· fr· W6950601961 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic policyDecentralizationAllianceFrench

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partant du constat des effets néfastes de la crise sanitaire dans le monde, cet article analyse l’impact de la COVID-19 sur la dette publique des pays francophones de l’Afrique au Sud du Sahara. Après une présentation des mutations en termes de finances publiques, il s’est agi de faire une analyse comparative de l’impact de la COVID-19 sur l’équilibre budgétaire et sur l’endettement public de ces pays francophones. La méthode d’analyse se base sur des tests de comparaisons des données pairées et d’analyse des variances (ANOVA). Les résultats obtenus montrent que la crise sanitaire actuelle a contribué significativement à creuser davantage les déficits budgétaires dans ces pays. Il ressort également un alourdissement du niveau de la dette publique, mais avec un effet de la crise demeurant statistiquement non significatif. Afin de donner une marge de manœuvre fiscale aux pays francophones de l’Afrique au Sud du Sahara, pour une résilience post COVID-19, un allègement immédiat de la dette est nécessaire.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
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