Les sources d'incohérences des initiatives de financement du logement social au Nicaragua
Bibliographic record
Abstract
Le Nicaragua connaît un déficit en logement très préoccupant. Celui-ci est du en grande partie à l’incapacité du secteur financier à satisfaire la demande des familles à faible revenu. De nombreuses initiatives ont été mises en place par des organismes provenant des trois sphères sociétales pour pallier ce problème. Certains l’ont fait avec succès d’autres sans. Aujourd’hui bien que ces initiatives aient comme objectif de répondre au problème existant, le déficit continu de se creuser.\nCe mémoire propose une analyse des causes du problème afin de comprendre pourquoi les initiatives mises en place ne fonctionnent pas comme elles le devraient. Il met en avant le manque de coordination qui existe enter les acteurs et démontre que l’ensemble du secteur fonctionne selon une organisation « en silo » révélatrice d’un manque de cohérence des politiques de financement du logement. Enfin il analyse les origines possibles d’une telle organisation et des incohérences politiques qui l’ont amenée. Par cette analyse, il tente de déterminer la part de responsabilité relative imputable à l’État nicaraguayen et à l’Aide Publique au Développement qui est la principale source de fonds de tous ces programmes.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".