AIDE PUBLIQUE AU DEVELOPPEMENT ET CROISSANCE ECONOMIQUE DES PAYS DE L'UEMOA: RÔLE DES INSTITUTIONS
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les effets de l’aide publique au développement sur la croissance économique des pays de l’UEMOA sur la période de 2000 à 2020. Pour ce faire, la méthode Fully Modified Least Square (FMOLS) sur données de panel a été utilisée. Les résultats révèlent que l’aide publique au développement a un impact positif direct sur la croissance économique des pays de l’UEMOA. Egalement, l’interaction entre l’aide publique au développement et les indicateurs de gouvernance (stabilité politique, contrôle de corruption) exercent un impact positif sur la croissance économique. Ainsi, la bonne gouvernance est un canal de transmission de l’efficacité et de l’efficience en termes de croissance de l’aide publiquement au développement à long terme dans les pays de l’UEMOA. Il existe cependant, un seuil minimum (0,18) de qualité de gouvernance à partir duquel cet effet sur la croissance est plus accentué. Les autorités des pays de l’UEMOA doivent mettre en place des politiques d’amélioration de la stabilité politique et de lutte contre les détournements des deniers publics afin de tirer les bénéfices de l’aide publique.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".