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Record W1580327417 · doi:10.7202/602274ar

Les suites de la dévaluation du franc CFA de janvier 1994

2009· article· fr· W1580327417 on OpenAlexvenueno aff
Dieynaba Tandian

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEuropean Socioeconomic and Political Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceValuation (finance)EconomicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Durant les années soixante et soixante-dix, les pays africains de la zone franc jouissaient d’une meilleure performance économique comparativement à leurs voisins du sud du Sahara. Cette situation a changé dans les années quatre-vingt, suite à la détérioration des termes de l’échange qui a débuté à la fin de ces années et à l’appréciation du franc français après 1985. Dans l’espoir de redresser ce déclin économique, les pays africains de la zone franc ont donc décidé de dévaluer leur monnaie, le franc CFA, le 12 janvier 1994. Cette étude évalue les effets à court et à moyen termes de cette dévaluation sur leur économie. Les résultats varient selon les pays. L’amélioration de la compétitivité s’est rapidement détériorée l’année suivant la dévaluation dans tous les pays sauf le Burkina Faso et le Mali. Les avoirs extérieurs nets se sont aussi améliorés dans tous les pays sauf au Niger, au Togo, au Cameroun et en Guinée équatoriale. De plus, la dévaluation a eu un effet positif sur le commerce entre les différents membres de la zone. Dans l’ensemble, les pays de la zone franc gagneraient à suivre une meilleure discipline monétaire et budgétaire s’ils veulent s’assurer du succès de la dévaluation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.181
Threshold uncertainty score0.359

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations2
Published2009
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