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Record W4285175360 · doi:10.7202/1088644ar

Les défis de l’aménagement du territoire en Tunisie : du gouvernement à la gouvernance ?

2022· article· fr· W4285175360 on OpenAlexvenueno aff
Houda Baïr

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolitical and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La révolution tunisienne de 2010-2011 a placé l’organisation administrative territoriale au coeur du débat politique et des enjeux sociétaux. Elle a été en effet provoquée dans une large mesure par l’accentuation des disparités interrégionales, conséquence de l’absence de résultats des politiques successives d’aménagement du territoire. À la lumière de la théorie de la régulation publique territoriale, ces disparités peuvent être analysées comme un effet du centralisme étatique et de l’exercice autoritaire du pouvoir, qui se sont eux-mêmes inscrits dans la continuité de la gestion politique des beys et du protectorat français. Tout en instaurant en 1956 une rupture politique, les acteurs de l’indépendance n’ont pas échappé à cet héritage. Sur le plan économique, celui-ci a conduit à accorder la priorité à la croissance nationale plutôt qu’au développement des territoires. Portée par une aspiration politique antagonique, la configuration née de la révolution est elle-même porteuse d’un nouveau modèle d’organisation territoriale. Sur la base des orientations adoptées par l’Assemblée constituante élue en octobre 2011, ce modèle a vocation à mettre en oeuvre les principes de décentralisation et de régionalisation inscrits dans la Constitution de 2014. Sous la poussée des mobilisations protestataires régionales et des expériences collectives de développement local, la politique d’aménagement du territoire pourrait dès lors passer d’un système gouvernemental centralisé à une géogouvernance multiniveau. Elle prendrait ainsi la forme d’un partenariat actif entre les représentants étatiques et les responsables territoriaux. Ce serait là tout à la fois une modalité majeure et un mode de consolidation du processus de transition démocratique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.798
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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