L’opérationnalisation de la stratégie de Croissance pro-pauvres au Cameroun
Bibliographic record
Abstract
Les études réalisées sur la croissance pro-pauvre au Cameroun sur la période 1996 -2007 ont révélé que si l’on considère l’approche monétaire, la croissance au Cameroun est une croissance anti-pauvre de 1996 à 2001, et faiblement pro-pauvres dans la période 2001-2007. Par contre si l’analyse est effectuée selon l’approche non monétaire, elle a été anti-pauvre dans les deux périodes. Le rapport de la quatrième Enquête Camerounaise auprès des Ménages réalisée en 2014 conclut que la croissance au Cameroun a été non inclusive et donc anti-pauvres entre 2007 et 2014. Pourquoi la croissance au Cameroun ne parvient-elle pas à avoir une incidence positive significative sur la pauvreté ? Le présent article se propose dans une analyse prospective et stratégique de démontrer que les difficultés du Cameroun à concilier croissance et réduction de la pauvreté est le fait de stratégies d’une croissance pro-pauvres faiblement opérationnelles.
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 | 0.013 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".