Évaluation du développement territorial comme processus d'innovation et d'institutionnalisation : le cas du Territoire du Alto Sertão do Piauí e Pernambuco au Nordeste du Brésil
Bibliographic record
Abstract
Du fait de leur transversalité et de leur objet, l'évaluation des politiques de développement territorial ne peut pas s'appuyer sur les outils utilisés pour évaluer les politiques sectorielles. Les questions procédurales sont très largement dominantes, les dispositifs portant essentiellement sur la gouvernance et la coordination. Pour évaluer une démarche procédurale, il convient de préciser le référentiel d’évaluation à la fois en termes du quoi et du comment évaluer. Cet article a pour ambition de contribuer à des méthodes d'évaluation, en analysant les impacts d'une recherche-action pour le développement d'un territoire "fragilisé" du « Alto Sertão du Piaui et du Pernambuco » au Nordeste du Brésil. L'enjeu est de caractériser les processus à l'œuvre pour pouvoir les comprendre et en mesurer la portée. Une première partie précise le cadre d’analyse à partir des attendus des politiques de développement territorial : accroissement et mobilisation de capital humain, capital social et capital institutionnel pour le développement des capacités d'adaptation et d'innovation des sociétés, dans un but d'amélioration des systèmes d'activités et de gouvernance. L'ingénierie territoriale et les démarches de développement territorial doivent être alors évaluées dans leur capacité à créer des compétences, à les mobiliser, à favoriser l'innovation et à la faire reconnaître dans le cadre de dispositifs de gouvernance. Les méthodologies utilisées entre qualitatif et quantitatif sont présentées. L’expérience est décrite dans la deuxième partie dans une séquence historique. Elle allie formation des acteurs et élaboration de projet au travers de forum de discussion, d’expérimentations techniques et de sessions de formations. En termes de gouvernance, la démarche a abouti à la création d'un consortium "inter-municipal" et d'une agence technique, chargés de mettre en œuvre un ensemble d'actions de développement, réunies dans un projet territorial. Notre objectif ici est de donner des éléments factuels sur le déroulement et les impacts. Une troisième partie présente les résultats et tire les enseignements. Les auteurs soulignent les conditions idéales de l’expérience qui rendent sa réplication difficile. Ils évaluent comment le processus a permis de développer les capitaux humain, social et institutionnel et comment ces capitaux ont été mobilisés en terme de compétences collectives, seules capables de modifier les situations, en créant des opportunités de développement, en innovant par la construction de règles pragmatiques, en solution aux problèmes posés. La conclusion propose une réflexion sur les critères d’évaluation et sur les améliorations des méthodologies mises en œuvre
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".