FRONTIÈRES NATIONALES ET COMMERCE RÉGIONAL : QUELS ENSEIGNEMENTS POUR L’AFRIQUE CENTRALE?
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse et évalue empiriquement l’effet des conséquences liées à l’existence des frontières nationales des pays de l’Afrique centrale sur son commerce interne. À partir de la méthode du pseudo-maximum de vraisemblance, nous estimons une équation de gravité, dérivée d’un modèle fondé théoriquement. Toutes choses égales par ailleurs, en moyenne, sur la période 1995-2010 en Afrique centrale, nos résultats montrent que la mauvaise qualité des infrastructures bilatérales, la petite taille des pays et les différences de richesse entre paires de pays, inhérentes à l’existence de frontières nationales, diminuent le commerce bilatéral de 15 %, 26 % et 19 % respectivement. Nous mettons également en évidence que ces facteurs expliquent une partie de l’effet frontière relevé dans la littérature. Ces résultats sont robustes au type de secteur considéré, à la diversification, à la volatilité des changes, aux conflits armés ainsi qu’au changement de mesure de distance.
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 | 0.003 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".