Développement des infrastructures : un partenariat entre le secteur public et le secteur privé en Inde
Bibliographic record
Abstract
Résumé La politique en matière d’infrastructures est d’une importance capitale pour le développement économique. Elle devrait demeurer au premier plan des préoccupations des gouvernements, notamment dans les pays en développement. Le manque de capitaux reste un des principaux problèmes que rencontre l’exécution des programmes en matière d’infrastructures. Ce problème devrait être résolu par la mise en place d’infrastructures de bonne qualité, puisque cela attire les investissements. En Inde, différents modèles d’investissement (investissement autonome, investissement de coalition, investissement de partenariat) ont été mis en œuvre pour trouver une solution aux problèmes de financement. Le Programme de villes durables (Sustainable Cities Programme – scp ), auquel le Programme des Nations Unies pour le développement (pnud) apporte son soutien, est un des meilleurs modèles de partenariat entre les secteurs public et privé pour le développement des infrastructures. Ce modèle a été mis en application dans la ville de Chennai, en Inde ; sa réussite a exigé la participation conjointe du secteur public et du secteur privé, ainsi que celle des associations locales. Le contexte national actuel semble favorable à la conduite d’une politique gouvernementale résolue d’investissement dans les infrastructures.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".