AIDE PUBLIQUE AU DEVELOPPEMENT ET CROISSANCE ECONOMIQUE DES PAYS DE L'UEMOA: RÔLE DES INSTITUTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Cet article analyse les effets de l’aide publique au développement sur la croissance économique des pays de l’UEMOA sur la période de 2000 à 2020. Pour ce faire, la méthode Fully Modified Least Square (FMOLS) sur données de panel a été utilisée. Les résultats révèlent que l’aide publique au développement a un impact positif direct sur la croissance économique des pays de l’UEMOA. Egalement, l’interaction entre l’aide publique au développement et les indicateurs de gouvernance (stabilité politique, contrôle de corruption) exercent un impact positif sur la croissance économique. Ainsi, la bonne gouvernance est un canal de transmission de l’efficacité et de l’efficience en termes de croissance de l’aide publiquement au développement à long terme dans les pays de l’UEMOA. Il existe cependant, un seuil minimum (0,18) de qualité de gouvernance à partir duquel cet effet sur la croissance est plus accentué. Les autorités des pays de l’UEMOA doivent mettre en place des politiques d’amélioration de la stabilité politique et de lutte contre les détournements des deniers publics afin de tirer les bénéfices de l’aide publique.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».