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Record W4408891038 · doi:10.7202/1117047ar

Le transfert et la réception des instruments d’action publique dans les administrations publiques africaines : une étude de cas du budget participatif en République démocratique du Congo

2024· article· fr· W4408891038 on OpenAlexvenueno aff
Christian Mushagalusa Nkunzi

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article se consacre à une analyse approfondie des mécanismes complexes inhérents au transfert et à la réception du budget participatif en République démocratique du Congo. Il met en exergue les facteurs critiques qui expliquent l’échec des Instruments d’action publique (IAP) promus en Afrique par des organisations internationales de développement, à l’instar de la Banque mondiale. En s’appuyant sur les théories du transfert de politiques et des IAP, cette étude dissèque les relations subtiles qui prévalent entre la Banque mondiale, le gouvernement congolais et les entités territoriales décentralisées (ETD) dans le contexte du budget participatif. La méthodologie de l’enquête repose sur une série d’entretiens menés auprès des divers acteurs impliqués dans le processus de transfert et de réception. Les résultats obtenus mettent en lumière le rôle prépondérant des consultants de la Banque mondiale qui ont orienté le budget participatif en fonction des priorités et des intérêts institutionnels de la Banque plutôt que de ceux des autorités congolaises. Malgré l’acceptation formelle du budget participatif par ces dernières, un soutien politique et financier substantiel pour une mise en oeuvre réussie n’a pas accordé. De plus, le budget participatif est déployé au sein des ETD, où les autorités nationales maintiennent un contrôle financier, et où les autorités locales ne sont pas prêtes à partager le pouvoir avec les citoyens, bloquant ainsi la redevabilité.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.739
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.065
GPT teacher head0.417
Teacher spread0.352 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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