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Record W4387009873 · doi:10.7202/1106044ar

Décentralisation en Afrique subsaharienne francophone : difficultés des gouvernements, engagement innovant de la société civile

2023· article· fr· W4387009873 on OpenAlexvenueno aff
Dossa Hyppolite Dansou, Mario Carrier

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCentralisationHumanitiesPolitical scienceArtLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après plusieurs décennies de mise en oeuvre de de décentralisation, vu les ambitions initiales de gouvernance, de développement et le caractère toujours actuel de cette réforme en Afrique de l’Ouest, quel bilan peut aujourd’hui en être fait ? Comment les populations locales vivent-elles cette réforme ? Tout en tenant compte du cadre législatif régissant les relations États/collectivités territoriales (CT), cet article analyse la façon dont s’emboîtent les échelles de gouvernance pour fournir – ou non – des capacités de développement aux CT avant de mettre en exergue l’accroissement du nombre des OSC (organisations de la société civile) à la faveur de la réforme, leurs interactions et actions en faveur du développement territorial. L’analyse repose sur les hypothèses suivantes : d’une part, les pratiques (mise en oeuvre des lois et objectifs de la décentralisation) des gouvernements centraux ne permettent pas encore d’atteindre la gouvernance et le développement escomptés. D’autre part, la décentralisation favorise l’émergence de plus en plus d’OSC innovant dans le développement des territoires. Et nos conclusions confirment ces hypothèses. Exclusivement basé sur une collecte documentaire, l’article part du cadre théorique sur la gouvernance multiniveaux proposé par Goldsmith et Page (1987 ; 2010), repris par Poupeau (2019), et des indices de développement humain (IDH) des huit pays francophones de l’Union économique et monétaire Ouest-Africaine (UEMOA), pour produire une analyse comparée de cette réforme dans ces pays à travers ses objectifs de départ.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.625
Threshold uncertainty score0.754

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.005
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.032
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.256 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

Quick stats

Citations4
Published2023
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