La participation locale comme conditionnalité de l’aide ? L’expérience des camps de déplacés en Haïti
Bibliographic record
Abstract
La participation locale aux réponses humanitaires ainsi que le rôle des populations affectées font désormais l’objet de nombreuses discussions. Les différentes logiques qui sous-tendent la participation dans les situations de post-urgence peuvent être analysées en fonction de l’application qui en est faite par certaines organisations d’aide, mais aussi de la perception qu’en ont les populations. En outre, le recours au comité de camp comme stratégie de participation a soulevé une série d’enjeux de légitimité et de représentation auxquels les différents acteurs ont tenté de répondre. Dans ce contexte, le modèle de participation érigé en norme par la communauté d’experts humanitaires constitue-t-il une nouvelle forme de conditionnalité de l’aide ? À la lumière d’enquêtes menées en 2012 et 2013 dans les camps de déplacés en Haïti, nous proposons dans cet article d’analyser les logiques participatives en tenant compte des conflits, des contraintes et des résistances qui en résultent au sein des communautés. Pour conduire cette analyse de discours, nous étudions d’une part les normes guidant les pratiques des organisations humanitaires et d’autre part les récits d’entretien avec les bénéficiaires et autres acteurs du camp.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".