Projets des logements à la suite des désastres : analyse du système organisationnel et évaluation de la satisfaction des usagers dans un projet de reconstruction dans la région du Maghreb
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études ont révélé des problèmes récurrents au niveau de la performance et de la gestion des projets de reconstruction à la suite des catastrophes dans les pays en voie de développement (PEVD). Ces projets doivent faire face à des conditions de vulnérabilité des habitants, engendrées par des facteurs politiques, économiques, sociaux et culturels. Les divers participants - contraints par un accès limité à l’information - sont confrontés à travailler dans un contexte hostile ayant un niveau d’incertitude élevé. Ce niveau d’incertitude augmente les risques du projet de reconstruction, particulièrement le risque d’insatisfaction des usagers. Ce travail vise à mettre en parallèle l’analyse du système organisationnel adopté pour la conduite d’un projet de reconstruction et celle du niveau de satisfaction des usagers. Il émet l’hypothèse suivante: deux facteurs organisationnels influencent largement le niveau de satisfaction de la part des bénéficiaires d’un projet de reconstruction de logements à la suite d’un désastre en PEVD: (i) le niveau de centralisation de la prise de décisions (jumelée au manque d’information) au sein de la Multi-Organisation Temporaire (MOT); et (ii) la capacité de la structure organisationnelle de la MOT d’impliquer la participation active des usagers au niveau de la planification, de la gestion, du financement et du design du projet. Afin d’atteindre cet objectif, une recherche empirique fut menée pour analyser le cas des inondations ayant eu lieu en 2003 dans une ville dans la région du Maghreb. Le niveau de satisfaction des usagers a été déterminé grâce à des indicateurs de transfert de technologie qui se basent sur l’analyse du « Cadre Logique » - une méthode d’évaluation largement utilisée dans le domaine du développement international. Les résultats de la recherche ne visent pas à identifier une relation de cause à effet entre les deux variables étudiées (la structure organisationnelle et la satisfaction des usagers). Cependant, ils mettent en évidence certains principes du montage et de la gestion des projets qui peuvent être mis en place pour l’amélioration des pratiques de reconstruction.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".