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Construire une Politique de Transport Plus Forte : Une Carte des Lacunes de Preuves - Jeu de données

Par Knowledge and Learning Division (VPS/VPS/KLD); Transport Division (VPS/INE/TSP)

Des systèmes de transport efficaces et fiables sont essentiels à la croissance économique, à l'inclusion sociale et à la durabilité environnementale. En Amérique latine et dans les Caraïbes (ALC), la performance des transports et de la logistique reste inférieure à celle des économies avancées, limitant l'accès aux services, l'inclusion sociale (Scholl et al., 2021), la compétitivité et la productivité (Calatayud & Montes, 2021).

L'EGM (Carte des Lacunes de Preuves), disponible sur https://developmentevidence.3ieimpact.org/egm/transportation-evidence-gap-map, présente des preuves d'efficacité mondiales sur les interventions dans le domaine des transports, y compris les routes, le transport régional et la logistique ; les infrastructures de mobilité urbaine ; et les lois, réglementations et politiques régissant les transports publics, la mobilité, la circulation et le transport.

Financée et coproduite par la Banque Interaméricaine de Développement (BID), l'EGM compile, organise et classifie des études qui estiment les effets causaux, montrant où les preuves sont concentrées et où les lacunes demeurent. Elle vise à aider les décideurs à identifier les approches les plus prometteuses pour améliorer les systèmes de transport, à souligner les domaines prioritaires pour la recherche future et, finalement, à soutenir l'élaboration de politiques fondées sur des preuves, à améliorer l'allocation des ressources rares et à contribuer à des transports plus sûrs, plus inclusifs et plus durables en ALC et au-delà.

Connaissez-vous des études qui pourraient être incluses dans cette carte ? Nous vous invitons à les partager avec nous en utilisant ce formulaire.

Note : Cette carte inclut les études publiées entre 2005 et avril 2025. Les études éligibles de Chine—principalement axées sur le train à grande vitesse—sont répertoriées séparément ici.

Cette Carte des Lacunes de Preuves a été coproduite par les Divisions des Transports et de la Connaissance et de l'Apprentissage de la Banque Interaméricaine de Développement, et l'Initiative Internationale pour l'Évaluation d'Impact (3ie). Elle s'inscrit dans le cadre de la collaboration plus large entre la BID et 3ie, formalisée par un Mémorandum d'Entente signé en octobre 2023. Les auteurs sont seuls responsables des éventuelles erreurs ou omissions.

Collaborateurs du projet (BID) : Camilo Acosta, Leonel Borja, Agustina Calatayud, Vileydy González, Minji Kang, Indira Porto, María Eugenia Rivas, Magdalena Rossetti, Santiago Sánchez, Gonzalo Santamaría, Valentina Sequi et Alejandro Taddia.

Collaborateurs du projet (3ie) : María Daniela Anda, Diana Belén Córdova-Aráuz, Mark Engelbert, Tomasz Kozakiewicz et Shannon Shisler.

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Métadonnées et utilisation

Identifiant https://doi.org/10.60966/k96ok76z
Licence Creative Commons Attribution 4.0 International
Produit de Connaissances Connexe
Date de publication 2025-11-12
Date de modification 2026-06-11
Balises/Mots-Clés Transport · Routes · Mobilité Urbaine · Politique · Preuves · Littérature · Lacunes
Langue
  1. Anglais
Couverture Temporelle 2005-2025
Pays
États-Unis
Inde
Colombie
Singapour
Royaume-Uni
Nicaragua
Cambodge
Iran
Pakistan
Népal
Mozambique
Éthiopie
Équateur
Rwanda
Nigeria
Danemark
Espagne
Zambie
Thaïlande
Autriche
Philippines
Malawi
Australie
Israël
Égypte
Pologne
Cameroun
Afrique du Sud
France
Allemagne
Liban
Haïti
Ouzbékistan
Sri Lanka
Chili
Indonésie
Tadjikistan
Turquie
Kirghizstan
Estonie
Pérou
Salvador
Algérie
Japon
Finlande
Viêt Nam
Ouganda
Costa Rica
Pays-Bas
Chine
Géorgie
Burkina Faso
Bangladesh
Papouasie-Nouvelle-Guinée
Hongrie
Kenya
Taïwan
Sierra Leone
Canada
Trinité-et-Tobago
Paraguay
Suède
Italie
Brésil
Norvège
Corée du Sud
Mexique
Portugal
Argentine
Suisse
Bolivie
Nouvelle-Zélande
Éditeur
Banque Interaméricaine de Développement
Auteur
Borja, Leonel
Acosta, Camilo
Porto, Indira
Anda, María Daniela
Type de Collecte de Données Données administratives
Type Statistique Donnée de Panel
Structure des Données Données Structurées

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