L’ACCÈS À L’ASSAINISSEMENT DANS LES QUARTIERS PRÉCAIRES DE OUAGADOUGOU
Bibliographic record
Abstract
La littérature a très peu étudié la demande en assainissement amélioré des ménages et notamment en Afrique. Seules quelques rares études ont été menées mais dans le cadre d’évaluation contingente (demande ex ante). À partir de modèles de choix discrets, nous analysons les déterminants de la demande avérée (ex post) pour des services améliorés en assainissement dans six quartiers précaires de Ouagadougou. Si certains résultats corroborent ceux de la littérature, d’autres s’avérant bien plus originaux, ont été mis en évidence. La contribution la plus originale de ce travail porte sur l’établissement d’un lien négatif contre-intuitif entre l’accès amélioré à l’assainissement et la prévalence des maladies hydriques. L’usage d’une latrine améliorée ne suffirait pas à échapper aux maladies hydriques. Ces résultats suggèrent donc qu’une combinaison d’interventions publiques est nécessaire; les différentes cibles des OMD (en particulier, l’amélioration de l’accès à l’eau potable, des services en assainissement et la réduction de la prévalence des maladies hydriques) étant intimement liées.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".