Pôles de convergence, gains dynamiques de l’intégration économique et monétaire en Afrique de l’Ouest : une approche en termes de clusters
Bibliographic record
Abstract
L’expérience européenne avec la création du marché unique et jusqu’à l’avènement du traité de Maastricht a montré que le pragmatisme politique et l’adoption de règles transparentes, constituent des moyens de réduire les fractures structurelles entre pays. Toutefois, l’élargissement à de nouveaux pays membres, le relâchement de la discipline budgétaire, l’asymétrie des pays aux chocs, la pression des marchés, les politiques budgétaires différenciées des pays membres en Europe, ont montré avec la crise de la dette du Portugal, de l’Irlande, de la Grèce et de l’Espagne, que sans direction claire dans la coordination des politiques économiques, l’adoption d’une monnaie unique peut aboutir à des limites de tout processus d’intégration économique et monétaire. Les zones monétaires connaissent ainsi des cycles de réussite, de contrainte et d’exposition à des risques d’éclatement, si des mesures politiques adaptées ne sont pas prises pour anticiper les conséquences des politiques dites de cavalier seul; le fédéralisme est une issue souhaitable pour éviter cette mauvaise issue. Sur la base des règles proches du traité de Maastricht et de la théorie des zones monétaires optimales combinées dans une approche en termes declusters, nous construisons une grille de lecture pour analyser l’hétérogénéité structurelle des pays de la Communauté économique des États d’Afrique de l’Ouest. En utilisant la méthode de la classification ascendante hiérarchique (CAH), nous identifions des sous-groupes homogènes entre pays ouclustersdésirant former une union monétaire ou des pôles de convergences. Dans la perspective de l’intégration monétaire, ces pôles peuvent tout d’abord s’entendre sur des accords de paiement et de compensation puis étendre l’expérience à une monnaie commune jusqu’à l’unification monétaire. Ce travail examine tout d’abord le bien-fondé du regroupement économique et monétaire et identifie deux groupes : l’un relativement homogène – Union économique et monétaire ouest-africaine (UEMOA), Cap-Vert, Ghana – et l’autre en voie de consolidation à plus long terme. Dans l’optique d’établir une monnaie unique, des recommandations de politiques économiques pour chacun desclustersidentifiés sont proposées.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".