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Record W4403275218 · doi:10.4000/12eqz

Des pistes de solutions inclusives face aux inégalités dans les projets de développement en Haïti

2024· article· fr· W4403275218 on OpenAlexaffvenue
Thamara Labossière

Bibliographic record

VenueVertigO · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Durant le régime des Duvalier (1957-1986), plusieurs enfants haïtiens ont eu de la difficulté à avoir accès aux services sociaux de base. En raison de cette situation, des organisations non gouvernementales (ONG) du Nord ont alors apporté leur soutien aux communautés haïtiennes en réalisant des projets de développement. Ces projets s’adressent à des publics divers, dont les enfants. Toutefois, ces projets de développement dans leur ensemble font l’objet de critiques de plusieurs chercheurs.euses en raison des inégalités qui en résultent. Tout particulièrement, les projets de développement dans le domaine de l’enfance, mis en place grâce à cette aide, recèlent eux aussi des inégalités préjudiciables aux communautés récipiendaires. Partant de ces conclusions, nous avons réalisé des entrevues auprès de quinze (15) intervenant.e.s locaux.ales haïtiens.nes sur leur compréhension des rapports de pouvoir qui traversent les projets de développement en enfance. Nous avons analysé sept documents de projets, deux codes de conduites et plusieurs documents de politiques internes provenant de trois ONG impliquées dans notre recherche. Les résultats de cette recherche menée en 2021 ont montré que le fonctionnement des ONG du Nord génère des inégalités sociales et économiques et des injustices envers les intervenant.e.s locaux.ales haïtiens.nes et leur travail. Ces derniers.ères, en raison, des inégalités dans ces projets font face à des difficultés dans leur travail. En dépit de ces difficultés diverses, ils.elles font montre d’agentivité au sein des ONG et auprès des bénéficiaires des projets en proposant et en mettant en œuvre des interventions inclusives.

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)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.031
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 score0.048
Threshold uncertainty score0.160

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.031
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0190.016
Scholarly communication0.0170.009
Open science0.0030.013
Research integrity0.0050.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.072
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.306 · 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

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Published2024
Admission routes2
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