Essais sur l'aide au développement, les cycles politiques et la dégradation de l'environnement
Bibliographic record
Abstract
Les effets observés du changement climatique sur les dernières décennies mettent en exergue le besoin et l’urgence de mobiliser suffisamment de ressources pour le ralentir et en atténuer les effets. Dans le cas des pays en développement, d’aucuns suggèrent que l’aide au développement aurait un rôle non des moindres à jouer dans cette lutte. Cependant, encore faudrait-il que les ambitions politiques des décideurs ne soient pas en compétition avec celles environnementales. Cette thèse examine les liens existants entre l’aide au développement, les cycles politiques et la dégradation de l’environnement, à travers trois chapitres empiriques. Le chapitre 2 étudie le lien entre l’aide et l’atténuation des émissions de CO2 dans 112 pays en développement. Il montre que l’effet de l’aide dépend du type de donneur, l’aide multilatérale étant plus susceptible de réduire la pollution que l’aide bilatérale pour laquelle il n’y a pas d’effet. Cependant, une aide bilatérale spécifiquement ciblée sur la protection de l’environnement contribue à réduire le niveau de pollution. Cet impact est toutefois non linéaire, un effet de réduction de la pollution n’étant observé que pour des montants importants d’aide bilatérale environnementale. Le chapitre 3 étudie les facteurs associés à l’allocation de l’aide bilatérale environnementale entre les pays bénéficiaires, sur la période 1990-2013. L’objectif est d’évaluer si l’aide bilatérale environnementale est motivée par des facteurs non environnementaux tels que les intérêts économiques et politiques des donneurs. Trois types de variables susceptibles d’influencer l’allocation de l’aide environnementale sont examinés : les besoins et les mérites environnementaux et non environnementaux des pays bénéficiaires, ainsi que les intérêts économiques et politiques des donneurs. Les variables relatives aux besoins et aux mérites environnementaux comprennent la vulnérabilité aux événements climatiques extrêmes et la rigueur de la politique environnementale. Les résultats des régressions montrent que si la vulnérabilité au changement climatique semble être un déterminant clé de l’aide environnementale, son allocation est peu ou pas liée aux efforts d’atténuation du changement climatique des bénéficiaires. Il trouve également peu d’évidence empirique sur une quelconque association entre les variables d’intérêt des donneurs et l’aide environnementale, en moyenne. Cependant, une analyse désagrégée révèle d’importantes hétérogénéités dans ces relations, et révèle ainsi que certains donneurs sont plus sensibles aux variables environnementales, tandis que d’autres semblent plutôt se concentrer sur leurs intérêts économiques et politiques. Le chapitre 4 explore l’impact des élections sur la politique environnementale et la dégradation de l’environnement, en utilisant un échantillon de 76 pays démocratiques de 1990 à 2014. Les estimations indiquent que les années électorales sont caractérisées par une augmentation des émissions de CO2, même si cet effet semble s’atténuer sur les années plus récentes. Il révèle également que cet effet n’est présent que dans les démocraties plus anciennes, où les électeurs sont plus avisés et où les dirigeants se livrent à des manipulations budgétaires via la composition des dépenses publiques plutôt que par leur niveau. Une plus grande liberté de la presse et des préférences environnementales élevées de la part des électeurs permettent de réduire l’ampleur de ce cycle.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".