Comprendre les défis de la gouvernance en contexte pluraliste : le cas du programme VIH en Haïti
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une méthodologie de recherche qualitative utilisant l’entretien individuel semi-structuré, l’observation non-participante et l’analyse documentaire, cet article vise à dégager les défis de la gouvernance du programme national de contrôle du VIH en Haïti. Partant du postulat général que le processus de gouverne est influencé par les structures et outils mis en place, ainsi que par son contexte d’implantation, l’analyse montre que : 1) le ‘manque’ et ‘l’excès’ de certaines structures et outils conduisent à un mode de coordination peu formalisé; 2) les conflits et controverses, découlant de la confusion des rôles, de la divergence des logiques d’action et de la différence des cultures organisationnelles, engendrent un certain nombre de défis pour la gouvernance; 3) le faible pouvoir institutionnel de l’acteur public dû en partie à sa dépendance en ressources, ne lui permet pas de jouer adéquatement son rôle de coordination; et 4) l’instabilité socioprofessionnelle des acteurs due au contexte de pauvreté et à l’instabilité sociopolitique, contribue à la complexité du programme et aux difficultés de sa coordination. L’étude suggère que la mise en place d’un Comité National de Lutte contre le VIH/Sida (CNLS) selon certaines conditions, pourrait aider à améliorer la gouvernance du programme.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".