Effets des mutations des structures déconcentrées de l’éducation au Sénégal en contexte de gestion axée sur les résultats
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2012, le Sénégal a adopté la gestion axée sur les résultats (GAR) comme stratégie de gouvernance de l’éducation, en lien avec les évolutions organisationnelles imposées par un contexte international postbureaucratique visant l’amélioration des pratiques et de la performance. Le présent article analyse les effets des mutations organisationnelles des Inspections de l’Éducation et de la Formation (IEF), structures intermédiaires déconcentrées, et parties prenantes importantes des contrats de performance signés entre les paliers central, intermédiaire et local. À la lumière des changements organisationnels opérés, les performances des IEF ont été étudiées en vue de voir si ces dernières ont influencé l’environnement de ces structures. Le cadre théorique, inspiré du modèle de production de la performance de Van Dooren et de ses collaborateurs, a permis d’identifier les objectifs, les intrants et les activités mobilisés par les IEF pour produire des résultats et des effets sur l’environnement de la gouvernance de l’éducation. La méthodologie suit deux étapes : d’abord, une analyse textuelle relative à l’organisation et au fonctionnement des IEF en vue d’étudier les mutations organisationnelles; ensuite, des entrevues individuelles menées auprès de treize actrices et acteurs, soit un du Ministère et douze d’un échantillon de quatre IEF, en vue de recueillir leurs impressions sur les mutations organisationnelles et leurs effets sur l’environnement de ces IEF.
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 | 0.003 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".