La réussite d'un projet de développement international : leçons d'expérience d'un cas Maroc-Canada
Bibliographic record
Abstract
Sur la base des écrits portant sur les critères de succès des projets de développement international, cet article présente un cas de coopération entre le Maroc et le Canada portant sur l’implantation de projets d’institutionnalisation de l’égalité entre les sexes au sein de l’administration publique marocaine. En fonction d’une triangulation de données et à partir d’un cadre d’analyse sur les facteurs de succès des projets de développement international, cette étude de cas illustre le succès mitigé du projet. Bien que les éléments de succès des projets du FAES II volet 1 se traduisent par l’implication des parties prenantes dans la mise en œuvre du projet, la constitution d’une expertise locale et la production de stratégies et d’outils pour l’institutionnalisation, cette étude fait ressortir des obstacles importants à l’institutionnalisation. Ceux-ci concernent principalement la difficulté d’impliquer les parties prenantes dans tout le cycle de vie du projet, le fonctionnement boiteux des structures de gouvernance des projets et l’appropriation difficile des projets conçus dans une logique de gestion axée sur les résultats et selon des modèles propres au bailleur de fonds. Ce cas permet d’alimenter une réflexion critique sur les différents enjeux et défis en matière de gestion de projets de développement international et de dresser quelques pistes de recherche. Remarques à l’intention des praticiens Cet article présente un cas d’implantation de projets d’institutionnalisation de l’égalité entre les sexes dans l’administration publique marocaine appuyée par la coopération canadienne. Bien que le succès exige l’implication des parties prenantes, la constitution d’une expertise locale et la production d’outils pour l’institutionnalisation, ce cas montre des obstacles importants à l’institutionnalisation, comme la difficulté d’impliquer les parties prenantes dans le projet, le fonctionnement mitigé des structures de gouvernance et l’appropriation difficile des projets conçus selon des modèles propres au bailleur de fonds. On y voit aussi les limites de la gestion axée sur les résultats et les conséquences qu’elle peut entraîner.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".