Infrastructures, commerce intra-africain et développement économique en Afrique
Bibliographic record
Abstract
La gestion de la crise infrastructurelle sera l'un des plus grands défis et l'une des plus grandes opportunités de développement pour l'Afrique dans les décennies à venir L de l'Asean avec respectivement 60%, 40% et 30% (CNUCED, 2013).Même si plusieurs raisons expliquent la faiblesse du commerce intra-régional en Afrique, la carence en infrastructure occupe une importante place dans cet état de fait.L'Afrique souffre d'un énorme déficit d'infrastructures (routes, électricité, chemins de fer, ports, aéroports).Selon la Banque africaine de développement (BAD, 2012), moins du tiers de la population africaine a accès à une route praticable en toute saison, tandis que les coûts de transport et les délais d'acheminement des marchandises le long des corridors routiers sont deux à trois fois supérieurs à ceux des autres régions du monde.Dans les pages qui suivent, il s'agira tout d'abord de mieux comprendre comment le déficit structurel en infrastructure constitue un blocage à l'expansion du commerce en Afrique avant de considérer la relation entre développement des infrastructures, croissance économique et approfondissement de l'intégration régionale sur le continent africain. Déficit en infrastructure, un frein au développement du commerce en AfriqueLe déficit en matière d'infrastructures est l'un des facteurs clés qui empêchent l'Afrique de réaliser son plein potentiel de croissance économique, son pouvoir concurrentiel sur les marchés mondiaux et l'atteinte de ses objectifs de développement, notamment la réduction de la pauvreté. Déficit en infrastructures modernesLa partie la plus pauvre de la population des pays africains, en particulier la grande majorité de la population rurale qui représente 60% de la population du continent (UA, 2009), n'a générale- Infrastructures, commerce intra-africain et développement économique en Afrique
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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 | 0.002 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".