Du « Consensus de Washington » au « Consensus de Séoul » : quelle place pour l’État dans la gouvernance ?
Bibliographic record
Abstract
La conception initiale de la gouvernance telle que précisée par la Banque mondiale en 1992 et inspirée dans une perspective normative par le Consensus de Washington était porteuse d’une perspective de mise en retrait de l’État dans un processus auquel des acteurs de différentes natures étaient conviés afin d’apporter des réponses au déficit de légitimité et d’efficacité rencontré par plusieurs pays. Plus récemment, en 2010, l’adoption par les membres du G20 du Consensus de Séoul marque une nouvelle étape dans la conception de la gouvernance, s’éloignant ainsi de l’approche du Consensus de Washington. L’objet de cette contribution consiste à analyser les raisons du passage d’un consensus à l’autre et de préciser plus particulièrement ce que cette évolution implique pour la place de l’État dans la gouvernance. À cette fin, la présente analyse s’intéresse aux limites de la gouvernance appliquée selon sa conception initiale et relève certaines modifications du système international, notamment la survenance des puissances émergentes, dans un contexte de crises multiples, pour en retirer les conséquences sur les États. L’ensemble de ces éléments amène à reconsidérer la place de l’État dans la gouvernance globale, plus particulièrement à l’aune du Consensus de Séoul.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".