La zone Franc entrave-t-elle la transformation structurelle des économies des pays membres ?
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce travail est d’évaluer l’impact de l’appartenance à la zone Franc sur la transformation structurelle des pays africains appartenant à la Communauté Économique des États de l’Afrique Centrale (CEEAC) et à la Communauté des États de l’Afrique de l’Ouest (CEDEAO). Pour ce faire, nous effectuons une analyse comparative des tendances de l’évolution de trois indicateurs de la transformation structurelle, à savoir : la taille du secteur manufacturier mesurée par la valeur ajoutée manufacturière, le poids du secteur manufacturier dans le PIB, et la baisse de l’emploi agricole dans l’emploi total. Les données utilisées proviennent des bases UNCTADSTAT de la CNUCED et World Development Indicators de la Banque Mondiale. Les résultats révèlent qu’aucune démarcation n’est perceptible entre les pays membres de la Zone franc et les pays non membres du point de vue de taille ou du poids du secteur manufacturier dans les économies. En revanche, la tendance à la diminution de la part de l’emploi agricole dans l’emploi total est plus forte dans les pays non membres de la zone Franc que dans les pays membres. A la lumière de ces résultats, l’on peut suggérer que des réformes soient introduites dans les unions de la zone Franc, pour permettre aux banques centrales de contribuer plus efficacement au remodelage des appareils de production, et favoriser un mouvement continu et irréversible de la main d’œuvre vers les secteurs les plus productifs de l’économie, c'est-à-dire une véritable transformation structurelle.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".