The Malagasy public domaniality put to the test of modernanization
Bibliographic record
Abstract
Malgré ses exceptionnels potentiels en termes de ressources naturelles , Madagascar reste parmi les pays les plus pauvres au monde . Pourtant, le domaine public peut devenir une source de revenus grâce à sa valorisation économique et constitue un moyen pour soutenir le développement du pays à travers une gestion efficace et rationnelle. La multiplication des atteintes sur le domaine public et la nécessité de moderniser sa gestion tournée vers la culture de performance et de rentabilité ont conduit à la réflexion sur la réforme du régime de la domanialité publique malgache axée sur les potentiels naturels du pays. Réputée comme étant transversale, la réforme du régime de la domanialité conduit à la réforme d'autres disciplines dans un souci de cohérence et d'effectivité des normes juridiques. La conservation de l'originalité du droit malgache nécessite la mise en œuvre des valeurs traditionnelles, depuis la publication des textes par le biais du « kabary » jusqu'à la répression des infractions relatives aux contraventions au domaine public à travers les « Dina ». Consécutivement à cette réforme, le renforcement et le développement de compétences de la juridiction administrative malgache participent également à la promotion de cette juridiction qui est encore moins connue des citoyens.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".