Le recours au partenariat public privé (PPP) par une collectivité locale : le cas de la gare routière de Koudougou au Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
Au Burkina Faso, les partenariats public privé (PPP) sont depuis quelques années plébiscités par les acteurs politiques. Ce modèle d’investissement est notamment mis en avant par le gouvernement comme une source alternative de financement d’infrastructures et de services publics.Dans la commune de Koudougou situé dans la région du centre-ouest du pays, un modèle de gestion d’une gare routière impliquant des acteurs publics et privés a été mis en place. C’est une première pour cette commune qui a cofinancé la réalisation de cette infrastructure avec l’appui de la Coopération suisse. Pour permettre une pleine fonctionnalité de la gare, la mairie a invité les sociétés de transport à investir dans la gare pour s’installer et poursuivre leurs activités. Les sociétés privées ont répondu à cette offre de gestion avec plus ou moins de succès.Cet article s’appuie sur l’étude de ce cas pour identifier les difficultés rencontrées, les risques liés aux processus de gestion PPP pour les différents acteurs, notamment les risques d’exploitation et financiers, les risques juridiques et politiques. Sur la base des acquis et limites observés à Koudougou, l’article propose plusieurs leçons à prendre en compte pour améliorer la gestion d’une infrastructure collective impliquant un PPP.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".