Les causes économiques et socio-politiques du passage de la régionalisation à la départementalisation en Haïti
Bibliographic record
Abstract
Les années 1970 marquèrent le début des préoccupations en matière de disparités spatiales et d’organisation rationnelle de l’espace en Haïti. Les différentes études qui furent menées au cours des années 1970 et au début des années 1980 soulignèrent la nécessité de faire le choix de l’approche régionale pour lutter contre les disparités spatiales à travers une politique d’aménagement du territoire centralisée. Cependant, environ six ans après l’élaboration du premier schéma national d’aménagement du terroir du pays, l’approche régionale fut abandonnée au profit de la départementalisation à partir du vote de la constitution du 29 mars 1987 qui prône la décentralisation territoriale. Cet article se propose d’expliquer les causes économiques et socio-politiques du passage de la régionalisation à la départementalisation en Haïti. Plus spécifiquement, l’auteur soutient qu’un ensemble d’événements du contexte économique et socio-politique mondial des années 1970 et 1980, combinés à une situation économique et socio-politique interne, ont rendu inenvisageable le maintien de l’approche régionale telle qu’elle a été conçue et expérimentée en Haïti.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| 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".