Écosystème des données probantes et des politiques de développement : Profil du Bénin
Bibliographic record
Abstract
Au Bénin, le système formel des données probantes est sectorisé par les ministères, dont les directions techniques, en tant que pourvoyeuses d’informations, produisent ces données. Ainsi, l’administration publique, ainsi que les centres de formation et/ou de recherche, qu’ils soient publics ou privés, constituent les principaux producteurs de données probantes. Cependant, les connaissances issues de l’expérience des professionnels sont faiblement documentées. Les acteurs clés entretiennent des relations à des degrés divers. Dans les systèmes alimentaires, les initiatives en matière de production de données probantes sont principalement initiées par le secteur public. En ce qui concerne le Développement humain, les acteurs les plus influents sont ceux du secteur dit « social ». Ce sont eux qui jouent les rôles les plus prépondérants dans la production de données probantes. Une fois encore, les principales structures impliquées sont celles de l’administration publique, notamment le ministère de la santé, le ministère des affaires sociales et de la microfinance, auxquelles s’ajoutent accessoirement celles dédiées au développement et à la coordination de l’action gouvernementale. Dans le domaine de l’environnement, la production de données probantes est reposé sur des études, l’exécution de projets ou programmes, ou encore sur des évaluations. Pour ce qui est de la thématique « Numérique », il s’agit d’une préoccupation plus ou moins récente. Ses acteurs, encore épars, sont en grande partie issus du secteur privé et appartiennent principalement aux PME/PMI. Il est toutefois utile de reconnaître que le système politique s’est doté d’instruments légaux, réglementaires et incitatifs. Les principaux sont la loi sur les activités statistiques (2022) et la loi-cadre sur la planification du développement et l'évaluation des politiques (2024). Avec ces outils et d’autres instruments, une dynamique est instaurée pour combler les besoins en données probantes relevés. Cependant, il a été reconnu qu’au-delà de ces instruments, des renforcements de capacités sont toujours nécessaires afin d’habiliter au mieux les acteurs des données probantes sur leur production, leur utilisation et leur valorisation. Dans ce contexte, les ressources de tous ordres, notamment financières et techniques, restent des leviers de premiers plans pour promouvoir l’écosystème qui est de plus en plus conscient de l’importance des données. Cette prise de conscience s’est reflétée dans la diversité des expériences innovantes d’utilisation des données probantes dans les processus politiques au Bénin, qui ont été identifiées et documentées ici.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| 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".