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Record W1591800587 · doi:10.7202/1002490ar

Ratages tous azimuts en développement international

2011· article· fr· W1591800587 on OpenAlexaffvenueabout
Delphine Abadie, Alain Deneault

Bibliographic record

VenueCahiers de recherche sociologique · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La question du développement en Afrique a été perçue, dès 1962, par l’agronome René Dumont, comme le fait d’une occasion perdue. Mais peu à peu, ce diagnostic lucide a fait l’objet d’une vulgate colportée jusque dans les salons diplomatiques et enceintes officielles du développement international, de Washington à Paris en passant par Londres et Ottawa. Sujette à toutes les complaisances, la critique du développement international est elle-même devenue une « occasion perdue ». Mais en remontant la piste historique, on constate que les séquelles postcoloniales, tant politiques qu’économiques, ont façonné le contexte dans lequel les Africains se sont vus durablement privés de l’occasion de prendre en main leur destin. C’est ainsi que la structure économique extravertie et le poids d’une dette insolvable ont projeté plus profondément encore les pays africains dans la dépendance et la tutelle au monde industrialisé, en particulier à travers les programmes néolibéraux de la Banque mondiale, quelle que soit la mouture sous laquelle ils s’affichent (ajustement structurel ou lutte à la pauvreté). Dans cette veine, le critère de sélectivité dans l’aide publique au développement, mis en avant par l’institution internationale, et qu’adopte notamment le Canada, ouvre la porte aux abus de toutes sortes que commande le réalisme politique.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.086

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.002

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 head0.301
GPT teacher head0.435
Teacher spread0.134 · 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 designNot applicable
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".

Quick stats

Citations1
Published2011
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