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Comprendre les bases des modèles mathématiques des épidémies

Jusqu'où la courbe des infectés et des décès va-t-elle grimper? Quelle est l'efficacité des mesures de confinement décidées dans la plupart des pays? Peut-on atteindre l'immunité collective? Comment mener le déconfinement? Y aura-t-il une seconde vague? Qu'est-ce que le taux de reproduction, annoncé lundi soir à 0,6 par le gouvernement, alors qu'il valait 4 avant le confinement?
Les modèles mathématiques des épidémies donnent des éléments pour répondre à ce type de questions. Je voudrais expliquer ce que les modèles les plus simples nous disons. Des versions plus élaborées permettent de faire des prévisions, ont convaincu nos dirigeants politiques de confiner la population, malgré la crise économique qui va en résulter. Sur verra en particulier le rôle du nombre de reproductions de la base R0, qui est le nombre moyen de personnes à qui un infecté transmet la maladie au début de l'épidémie. Sa valeur exacte fait encore débat pour le Covid-19. Mais surtout elle dépend non seulement de la façon dont la maladie se transmet, mais aussi du nombre de contacts que chaque individu à chaque jour. C'est pour faire baisser ce nombre en dessous de 1 (on verra pourquoi ci-dessous) que l'on nous confine. Une vidéo complète cet article pour les plus curieux. Certains des passages soulignés renvoient à une version plus complète (avec plus de mathématiques) de cet article, disponible en ligne.
Un modèle simple pour cerner la situation
Le modèle de Reed-Frost est un des plus anciens modèles mathématiques des épidémies, il date de 1929. Il est très simpliste, mais il permet d'introduire des notions essentielles et d'obtenir une formule mathématique importante. Les individus sont de trois types: S comme sensible (être infecté), I comme infecté et infectieux (capable d'infecter un sensitive), R comme remis ou retiré (soit guéri, soit mort). Dans ce modèle, dit «SIR», le temps est discret (sur progresse semaine par semaine, par exemple); la population est supposée grande, sa taille est n. Au début, il y a n-1 individus de type S, 1 individu de type I et 0 de type R. Un individu qui est infecté une semaine donnée infectera chaque S avec les réponses p la semaine suivante, puis guérira (devenant R). L'épidémie se poursuit tant qu'il y a des infectés (que je n'est pas nul), puis elle s'arrête.
Deux remarques: on néglige pour simplifier la phase d'incubation; on suppose qu'un individu de type R, s'il n'est pas mort (ce qui heureusement est le cas de l'immense majorité des R), est immunisé - en réalité, à ce stade, on ne sait pas encore beaucoup de choses sur l'immunité au Covid-19.
Le nombre de reproductions de base, noté R0, est le nombre moyen de susceptibles qu'un infecté infecté au début de l'épidémie, c'est-à-dire dire «quand presque toute la population est sensible».
Dans le modèle de Reed-Frost, combien vaut R0? Donnons des valeurs à nos deux paramètres. Supposons que n = 1 000, et que p = 0,0025 (soit 0,25%). Le premier infecté a autour de lui n-1 ≃ n = 1 000 individus sensibles. Puisqu'il infecte chacun d'eux avec la réponse p, ce nombre moyen vaut ici R0 = n × p = 2,5.
Il est assez clair que si R0 <1, il n'y a pas d'épidémie majeure avec un petit nombre d'infectés initiaux, de même si R0 = 1. Par contre si R0> 1, un seul infecté initial peut déclencher une épidémie majeure, qui touche une fraction importante de la population.
Quelle fraction de la population totale sera touchée par l'épidémie?
Une question importante, que vous voyez beaucoup de gens au vu de la croissance exponentielle du nombre d'individus touchés, et qui nourrit les discussions entre épidémiologistes modélisateurs et responsables politiques, est «quelle fraction de la population totale sera touchée par l'épidémie» ? Si l'on admet qu'une personne guérie est immunisée, il est clair que l'épidémie va s'arrêter tôt ou tard. En outre, tout le monde n'est pas touché. Lorsqu'une fraction de la population est immunisée, dans le modèle de Reed-Frost, pour savoir combien de susceptibles un infecté infecté en moyenne, il faut multiplier p par le nombre S de susceptibles restant, et bien avant que ce nombre ne s ' annule, le produit p × S passe en dessous de 1, et alors l'épidémie s'arrête.
Voici ce que donnent 10000 simulations dans les cas R0 = 0,95, et R0 = 2,5. Lorsque R0 <1, aucune épidémie majeure n'a lieu. Dans le cas R0 = 2,5, une certaine fraction des simulations (qui ne dépend pas de la taille de la population) n'aboutissent pas à une épidémie majeure, tandis que la proportion d'individus infectés dans le cas d'une épidémie majeure se concentre quand la taille de la population augmente autour d'une certaine valeur (qui augmente avec R0, comme le sont les simulations pour plusieurs valeurs de R0
La hauteur de chaque barre indique le nombre de simulations produisant la proportion de la population totale qui est infectée, indiquée horizontalement. n est la taille totale de la population. Étienne Pardoux, auteur fourni
Quelle est la fraction de la population touchée par une épidémie majeure? Supposons que R0> 1. Dans la réalité, il y a plusieurs infectés initiaux, au moins en Europe de l'Ouest et aux États-Unis, suffisamment pour que l'épidémie majeure soit inévitable. On peut montrer que l'épidémie touche au total une fraction τ de la population, qui pour une grande taille de population, est proche de la solution de l'équation 1-τ = e-R0 × τ. Cette équation a toujours la solution τ = 0, et si R0> 1, il y a une autre solution, qui correspond à une épidémie majeure. Sur les valeurs numériques suivantes:
pour R0 = 2, τ = 79%; pour R0 = 3, τ = 94%; pour R0 = 4, τ = 98%; et pour R0 = 5, τ = 99%.
La preuve de ce résultat, dans le cas du modèle de Reed-Frost est assez élémentaire En fait sur peut être établi dans un cadre plus général, mais avec quand même les trois hypothèses suivantes:
Pas d'immunité au départ (naturelle ou par vaccination). Vrai pour le SARS-CoV-2, pas pour la grippe saisonnière. Si la moitié de la population était immunisée, la taille totale serait très réduite!
Une communauté homogène, ce qui n'est vrai ni pour le SRAS-CoV-2 ni pour aucune maladie. Quelles hétérogénéités sont à prendre en compte dépend de chaque maladie et de son mode de transmission. On considère qu'il faut réduire le nombre d'infectés I d'environ 10% à 20% par rapport aux prédictions du modèle homogène.
Sur une supposé que le comportement des individus ne change pas au cours de l'épidémie. Bien sûr les mesures prises par les autorités (fermeture des écoles et des lieux publics, confinement) changent la donne.
On peut tracer la courbe de τ en fonction de R0.
Taille totale de l'épidémie en fonction de R0. Notre modèle est en bleu. Si on prend en compte l'hétérogénéité, en rouge pointillé; et enfin si la moitié de la population était immunisée, en jaune. Étienne Pardoux, auteur fourni
Comment réduire R0, le nombre de reproductions de base? On peut factoriser R0: R0 = p × c × l, où est la réponse de transmission à chaque «contact», c est le nombre de «contacts» par jour et la durée de la période d'infection. Alors, les mesures de prévention visent à réduire R0 en obtenu:
la réponse de transmission à chaque «contact» p: masques, lavage des mains;
le nombre de «contacts» par jour c: confinement, éviter les transports publics et les grands rassemblements;
la durée de la période d'infection l: diagnostic rapide, isolation des infectés, traitement efficace (si disponible).
Il n'y aura pas d'épidémie majeure si le nombre de reproductions de base peut être réduit à une valeur inférieure à 1 grâce à diverses mesures. Conclusion: il faudrait des masques pour tout le monde (réduction de p) et tester massivement (réduction de l, comme le montre l'exemple de la Corée).
Si une proportion v de la population est vaccinée, alors R0 est remplacé par Rv = (1-v) R0 (chaque tentative d'infecteur ”ne réussit pas à obtenir les réponses 1-v): Rv est inférieur à 1 si v> 1-1 / R0. Deux conclusions sur la vaccination (qui n'est malheureusement pas encore disponible pour le Covid-19): d'une part, si on connaît R0, on connaît la fraction de la population qu'il faut vacciner pour être sûr qu'il n 'y aura pas d'épidémie majeure - par exemple, si R0 vaut 2,5, il faut vacciner 60% de la population, 75% si R0 vaut 4, 80% si R0 vaut 5. D'autre part, en se vaccinant , sur se protège soi-même, mais surtout sur protège les autres.
Observateur la courbe de propagation de l'épidémie ne suffit pas pour estimer R0 car le taux de croissance de la courbe dépend de deux facteurs: R0 et le «temps de génération» G, c'est-à-dire la durée entre le moment où l'on est infecté et celui où l'on infecte.
Le taux de croissance croît avec R0, décroît avec G.Il existe des formules qui relient r, R0 et la loi des réponses de G. Par une méthode de «suivi des contacts» (recherche de qui a infecté qui et quand; ceci a été pratiqué avec succès aux Contamines en février, pour juguler ce foyer d'épidémie), sur peut obtenir des informations sur la loi éprouvée de G, d'où, en combinant avec reconnu de r, sur peut estimer R0!
La dynamique de l'épidémie
Jusqu'ici sur un surtout discuté la fraction de la population touchée par l'épidémie. Pour décrire l'évolution de l'épidémie, dans le cas d'une grande population, et partant d'une situation où une toute petite fraction de la population est touchée, on peut utiliser un modèle déterministe SIR, qui s'écrit sous la forme d'un système d'équations différentielles, dont je présente ci-dessous graphiquement quelques solutions représentatives. On voit sur les quatre premières courbes que plus R0 est grand, plus la vague des infectés arrivent tôt et monte haut. En outre, la réduction de la hauteur du pic est plus marquée que la réduction de la «taille totale de l'épidémie», l'aire sous la courbe), lorsque l'on réduit R0, voiture la courbe s'étale.
Si on part avec R0 = 2,5, puis que l'on applique un confinement au bout de la troisième semaine, l'effet de réduction de la vague est très importante, même si le taux de reproduction après confinement reste supérieur à 1. Dans la réalité, sur n'observe pas une modification si rapide de la courbe, à la fois parce que le confinement ne se rencontre pas bien en place instantanément, et surtout parce que notre modèle ne prend pas en compte les effets de retard inhérents à l'épidémie (temps de génération G, période d'incubation).
L'évolution du nombre d'infectés. À gauche, sans confinement et pour R0 = 3 (en noir), R0 = 2,5 (en bleu), R0 = 2 (en rouge), R0 = 1,5 (en vert). À droite, R0 = 2,5 en noir puis confinement après la 3ᵉ semaine, soit un changement de R0: R0 = 1,5 (en bleu), R0 = 1 (en rouge), R0 = 0,85 (en vert) . Étienne Pardoux, auteur fourni
L'épidémie actuelle du Covid-19
Concernant le Covid-19 en France, il y a encore beaucoup d'incertitudes quant à la valeur de R0. Certaines estimations tournent autour de 2,5, d'autres donnent des valeurs plus importantes, entre 3 et 5! Il est probable que R0 ne prenne pas la même valeur dans les zones peu peuplées, et en région parisienne par exemple où beaucoup de gens se pressent dans les transports en commun. Si le gouvernement n'avait pas pris de mesures fortes, on peut penser qu'entre 60 et 80% de la population aurait été touchée. Et surtout la vague serait arrivée très vite et serait montée très haut, submergeant le système de santé et augmentant la mortalité.
Ceci ne règle pas le problème de comment sortir du confinement. Une des difficultés est qu'à ce jour sur n'a pas une bonne estimation du nombre de personnes en France qui ont été touchées par le virus, c'est-à-dire I (t) + R (t), si t est la date d'aujourd'hui. Sur sait combien ont eu des symptômes assez sérieux pour se rendre à l'hôpital, mais une des particularités de cette maladie est qu'elle est bénigne et même non décélée dans la majorité des cas Et sur ne connaît pas avec précision la proportion de ces cas. Donc on ne sait pas aujourd'hui quelle fraction de la population est immunisée, informations qui seront importantes pour la sortie du confinement.
Dès que l'on dispose de tests sérologiques fiables de détection des anticorps, sur pourra tester par sondage un certain nombre de Français, pour avoir cette information.
Que se passe-t-il dans deux mois, trois mois, six mois? Aurons-nous un retour à la normale relativement rapide, comme cela à l'air d'être le cas en Chine? Au niveau européen? Au niveau de la planète? Y aura-t-il des rebonds? Chacun peut formuler des conjectures, mais je pense que personne, à ce stade, n'a de certitude.
Les épidémies et la recherche mathématique
Les épidémies constituant un champ d'application important des mathématiques. Les événements que nous vivons attirent l'attention du public sur cette branche de la modélisation mathématique, et sont aussi l'occasion pour les spécialistes d'accélérer leurs travaux, pour tenter de répondre à des questions qui conditionnent la survie de dizaines, voire de plusieurs milliers de gens. Bien sûr, le plus important est la recherche de médicaments efficaces et d'un vaccin, mais les modèles mathématiques restent indispensables pour les décideurs. Voici quelques-uns des problèmes sur lesquels travaillent les mathématiciens et statisticiens qui recherchent les modèles des épidémies:
L'hétérogénéité de la population (mais vues et lieux de travail, répartition spatiale, les voyages…) et ses effets.
Faut-il privilégier les modèles les plus réalistes, ou les plus simples (dont on peut mieux tirer des conclusions)? Leurs réponses sont-elles très différentes?
Quel est l'effet des diverses mesures préventives?
Que peut-on estimer à partir des données disponibles, et quelles données supplémentaires sont utiles utiles?

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La Position de la France dans la Dissuasion Nucléaire

La dissuasion nucléaire, en tant que politique de sécurité nationale, a longtemps été au cœur des préoccupations internationales. Dans ce contexte, la position de la France occupe une place singulière et stratégique. Forte de son arsenal nucléaire, la France s'est affirmée comme l'une des puissances nucléaires majeures, fondant sa politique de dissuasion sur des principes et des doctrines bien définis. Dans ce texte, nous examinerons en détail la position de la France dans la dissuasion nucléaire, en mettant en lumière ses fondements historiques, ses caractéristiques actuelles et les défis auxquels elle est confrontée.

La France a fait son entrée dans le club des puissances nucléaires en développant sa propre capacité nucléaire au cours des années 1960. Le général de Gaulle, alors président de la République française, a joué un rôle crucial dans cette entreprise en lançant le programme nucléaire français et en proclamant la politique de "force de frappe" en 1958. Cette politique visait à garantir l'indépendance stratégique de la France en matière de sécurité, dans un contexte de Guerre froide où les alliances traditionnelles semblaient insuffisantes pour assurer la protection du pays.

Le choix de la dissuasion nucléaire reposait sur l'idée que la possession d'une force de frappe crédible et autonome dissuaderait toute agression extérieure contre la France ou ses intérêts. Ainsi, la France s'est engagée dans un programme ambitieux de développement d'armes nucléaires, aboutissant au premier essai de bombe atomique française en 1960. Depuis lors, la dissuasion nucléaire est devenue un pilier essentiel de la politique de défense française, avec un arsenal comprenant des missiles balistiques mer-sol, des avions de chasse et des sous-marins nucléaires lanceurs d'engins.

Aujourd'hui, la dissuasion nucléaire française repose sur un triptyque composé de sous-marins nucléaires lanceurs d'engins (SNLE), de missiles balistiques mer-sol (MSBS) et de forces aériennes nucléaires. Les SNLE, tels que le sous-marin Le Terrible de la classe Le Triomphant, constituent le cœur de la force de dissuasion, assurant une capacité de frappe permanente et difficilement détectable. Les MSBS, tels que le missile M51, fournissent la composante terrestre de la dissuasion, offrant une portée étendue et une précision accrue. Enfin, les forces aériennes nucléaires, comprenant des avions Rafale équipés de missiles ASMP-A, complètent le triptyque en fournissant une flexibilité opérationnelle et une capacité de frappe sur des cibles spécifiques.

La dissuasion nucléaire française repose également sur des principes clés, notamment la crédibilité, la légitimité et la suffisance. La crédibilité de la dissuasion repose sur la capacité de la France à maintenir un arsenal dissuasif crédible et opérationnel, capable de dissuader toute menace potentielle. La légitimité découle du statut de puissance nucléaire reconnu de la France en vertu du Traité de non-prolifération nucléaire (TNP). Enfin, la suffisance implique que l'arsenal nucléaire français soit suffisamment dissuasif pour garantir la sécurité nationale sans chercher à obtenir une supériorité nucléaire absolue.

Malgré son statut de puissance nucléaire établie, la France est confrontée à plusieurs défis dans le domaine de la dissuasion nucléaire. Tout d'abord, la prolifération nucléaire et l'émergence de nouvelles puissances nucléaires, telles que la Corée du Nord et l'Iran, posent des défis à la stabilité stratégique mondiale et nécessitent une adaptation constante des politiques de dissuasion. De plus, les avancées technologiques, telles que les systèmes de défense antimissile, remettent en question l'efficacité des arsenaux nucléaires traditionnels et obligent la France à investir dans de nouvelles capacités et doctrines.

En outre, la question de la posture nucléaire de la France dans un contexte de sécurité européenne évolutive est également un sujet de débat. Alors que la France est le seul État membre de l'Union européenne à posséder l'arme nucléaire, certains partenaires européens plaident pour une plus grande intégration de la dissuasion nucléaire dans le cadre de la politique de sécurité européenne commune. Cependant, la France maintient fermement sa position selon laquelle la dissuasion nucléaire reste une responsabilité nationale et qu'elle ne doit pas être diluée au niveau européen.

La position de la France dans la dissuasion nucléaire est le résultat d'une histoire riche et complexe, marquée par un engagement ferme en faveur de l'indépendance stratégique et de la sécurité nationale. À travers son arsenal nucléaire et sa politique de dissuasion bien établie, la France continue de jouer un rôle important sur la scène internationale, contribuant à la stabilité stratégique mondiale tout en relevant les défis actuels et futurs.

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Comment le colonialisme a façonné l’inégalité moderne

L'immense inégalité économique que nous observons dans le monde aujourd'hui ne s'est pas produite du jour au lendemain, ni même au siècle dernier. C'est le résultat, dépendant du chemin, d'une multitude de processus historiques, dont l'un des plus importants a été le colonialisme européen. En retraçant nos pas 500 ans, ou de retour au bord de ce projet colonial, nous voyons peu d'inégalités et de petites différences entre pays pauvres et riches (peut-être un facteur de quatre). Or, les différences sont un facteur de plus de 40, si l'on compare les pays les plus riches aux pays les plus pauvres du monde. Quel rôle le colonialisme a-t-il joué dans ce domaine?
Dans nos recherches avec Simon Johnson, nous avons montré que le colonialisme a façonné l'inégalité moderne de plusieurs manières fondamentales, mais hétérogènes. En Europe, la découverte des Amériques et l'émergence d'un projet colonial de masse, d'abord dans les Amériques, puis en Asie et en Afrique, ont potentiellement contribué à stimuler le développement institutionnel et économique, mettant ainsi en mouvement certaines des conditions préalables à ce que allait devenir la révolution industrielle (Acemoglu et al. 2005). Mais la façon dont cela fonctionnait était subordonnée aux différences institutionnelles au sein de l'Europe. Dans des endroits comme la Grande-Bretagne, où une lutte précoce contre la monarchie avait donné le dessus au Parlement et à la société, la découverte des Amériques a conduit à une plus grande autonomisation des groupes marchands et industriels, qui ont pu profiter des nouvelles opportunités économiques que les Amériques , et bientôt l'Asie, ont présenté et poussé à l'amélioration des institutions politiques et économiques. La conséquence en a été la croissance économique. Dans d'autres endroits, comme en Espagne, où les institutions politiques initiales et l'équilibre des pouvoirs étaient différents, le résultat a été différent. La monarchie a dominé la société, le commerce et les opportunités économiques, et en conséquence, les institutions politiques sont devenues plus faibles et l'économie a décliné. Comme Marx et Engels l'ont dit dans le Manifeste communiste,
La découverte de l'Amérique, l'arrondi du Cap, a ouvert un nouveau terrain à la bourgeoisie montante. »
Oui, mais seulement dans certaines circonstances. Dans d'autres, cela a entraîné un ralentissement de la bourgeoisie. En conséquence, le colonialisme a stimulé le développement économique dans certaines parties de l'Europe et l'a ralenti dans d'autres.
Le colonialisme n'a cependant pas seulement eu un impact sur le développement des sociétés qui ont colonisé. De toute évidence, cela a également affecté les sociétés colonisées. Dans nos recherches (Acemoglu et al. 2001, 2002), nous avons montré que cela, encore une fois, avait des effets hétérogènes. C'est parce que le colonialisme a fini par créer des sortes de sociétés très distinctes dans différents endroits. En particulier, le colonialisme a laissé des héritages institutionnels très différents dans différentes parties du monde, avec des conséquences profondément divergentes pour le développement économique.
La raison en est non pas que les différentes puissances européennes ont transplanté différentes sortes d'institutions - de sorte que l'Amérique du Nord a réussi en raison de l'héritage des institutions britanniques, tandis que l'Amérique latine a échoué en raison de ses institutions espagnoles.
En fait, les preuves suggèrent que les intentions et les stratégies de puissances coloniales distinctes étaient très similaires (Acemoglu et Robinson 2012). Les résultats étaient très différents en raison de la variation des conditions initiales dans les colonies. Par exemple, en Amérique latine, où les populations autochtones sont denses, une société coloniale pourrait être créée sur la base de l'exploitation de ces personnes. En Amérique du Nord, où de telles populations n'existaient pas, une telle société était irréalisable, même si les premiers colons britanniques ont tenté de la créer. En réponse, la première société nord-américaine est allée dans une direction complètement différente: les premières entreprises de colonisation, telles que la Virginia Company, devaient attirer les Européens et les empêcher de courir vers la frontière ouverte et elles devaient les inciter à travailler et à investir. Les institutions qui l'ont fait, telles que les droits politiques et l'accès à la terre, étaient radicalement différentes, même des institutions du pays colonisateur. Lorsque les colonisateurs britanniques ont découvert des circonstances latino-américaines, par exemple en Afrique du Sud, au Kenya ou au Zimbabwe, ils étaient parfaitement capables et intéressés par la mise en place de ce que nous avons appelé des «institutions extractives», basées sur le contrôle et l'extraction des loyers. des peuples autochtones. Dans Acemoglu et Robinson (2012), nous soutenons que les institutions extractives, qui privent la vaste masse de la population d'incitations ou d'opportunités, sont associées à la pauvreté. Ce n'est pas non plus un hasard si ces sociétés africaines sont aujourd'hui aussi inégales que les pays d'Amérique latine.
Ce n'était pas seulement la densité des peuples autochtones qui importait pour le type de société qui se formait. Comme nous l'avons montré dans Acemoglu et al. (2001), l'environnement pathologique auquel sont confrontés les colons européens potentiels était également important. Ce qui a encouragé la colonisation de l'Amérique du Nord, c'est l'environnement de la maladie relativement bénin qui a facilité la stratégie de création d'institutions pour garantir la migration européenne. Quelque chose qui a encouragé la création d'institutions extractives en Afrique de l'Ouest était le fait que c'était le «cimetière de l'homme blanc», décourageant la création du type «d'institutions économiques inclusives» qui encourageait l'établissement et le développement de l'Amérique du Nord. Ces institutions inclusives, contrairement aux institutions extractives, ont créé des incitations et des opportunités pour la vaste masse de la population.
Notre focalisation sur l'environnement de la maladie en tant que source de variation dans les sociétés coloniales n'était pas parce que nous considérions que c'était la seule, voire la principale source de variation dans la nature de ces sociétés. C'était pour une raison scientifique particulière: nous avons soutenu que les facteurs historiques qui ont influencé l'environnement de la maladie pour les Européens et donc leur propension à migrer vers une colonie particulière ne sont pas en eux-mêmes une source significative de variation dans le développement économique aujourd'hui. Plus techniquement, cela signifiait que les mesures historiques de la mortalité des colons européens pouvaient être utilisées comme variable instrumentale pour estimer l'effet causal des institutions économiques sur le développement économique (mesuré par le revenu par habitant). Le principal défi de cette approche est que les facteurs qui ont historiquement influencé la mortalité européenne peuvent être persistants et peuvent influencer le revenu aujourd'hui, peut-être par le biais d'effets sur la santé ou l'espérance de vie contemporaine. Il existe cependant plusieurs raisons pour lesquelles cela n'est probablement pas vrai. Premièrement, nos mesures de la mortalité européenne dans les colonies remontent à environ 200 ans, avant la fondation de la médecine moderne ou la compréhension des maladies tropicales. Deuxièmement, ce sont des mesures de la mortalité à laquelle sont confrontés les Européens sans immunité aux maladies tropicales, ce qui est très différent de la mortalité à laquelle sont confrontés les peuples autochtones aujourd'hui, ce qui est probablement ce qui est pertinent pour le développement économique actuel de ces pays. Juste pour vérifier, nous avons également montré que nos résultats sont robustes au contrôle économétrique de diverses mesures modernes de la santé, telles que le risque de paludisme et l'espérance de vie.
Ainsi, tout comme le colonialisme a eu des effets hétérogènes sur le développement en Europe, en le promouvant dans des endroits comme la Grande-Bretagne, mais en le retardant en Espagne, il a également eu des effets très hétérogènes dans les colonies. À certains endroits, comme en Amérique du Nord, il a créé des sociétés dotées d'institutions beaucoup plus inclusives que dans le pays colonisateur lui-même et a semé les graines de l'immense prospérité actuelle de la région. Dans d'autres, comme l'Amérique latine, l'Afrique ou l'Asie du Sud, il a créé des institutions extractives qui ont conduit à des résultats de développement à long terme très médiocres.
Le fait que le colonialisme ait eu des effets positifs sur le développement dans certains contextes ne signifie pas qu'il n'a pas eu d'effets négatifs dévastateurs sur les populations autochtones et la société. Ça faisait.
Le fait que le colonialisme aux premiers temps modernes et modernes ait eu des effets hétérogènes est rendu plausible par de nombreux autres éléments de preuve. Par exemple, Putnam (1994) a proposé que c'est la conquête normande du sud de l'Italie qui a créé le manque de `` capital social '' dans la région, le manque de vie associative qui a conduit à une société qui manquait de confiance ou de capacité à coopérer. . Pourtant, les Normands ont également colonisé l'Angleterre et cela a conduit à une société qui a donné naissance à la révolution industrielle. Ainsi, la colonisation normande a également eu des effets hétérogènes.
Le colonialisme est important pour le développement car il façonne les institutions de différentes sociétés. Mais beaucoup d'autres choses les ont également influencés et, au moins au début de la période moderne et moderne, il y avait pas mal d'endroits qui ont réussi à éviter le colonialisme. Il s'agit notamment de la Chine, de l'Iran, du Japon, du Népal et de la Thaïlande, entre autres, et il y a beaucoup de variations dans les résultats de développement au sein de ces pays, sans parler de la grande variation au sein de l'Europe elle-même. Cela soulève la question de l'importance, quantitativement, du colonialisme européen par rapport à d'autres facteurs. Acemoglu et al. (2001) calculent que, selon leurs estimations, les différences dans les institutions économiques représentent environ les deux tiers des différences de revenu par habitant dans le monde. Parallèlement, Acemoglu et al. (2002) montrent qu'à eux seuls, la mortalité historique des colons et la densité de population indigène en 1500 expliquent aujourd'hui environ 30% de la variation des institutions économiques dans le monde. Si l'on ajoute l'urbanisation historique de 1500, qui peut également expliquer la variation de la nature des sociétés coloniales, elle augmente à plus de 50% de la variation. Si cela est vrai, alors un tiers des inégalités de revenus dans le monde aujourd'hui peut s'expliquer par l'impact variable du colonialisme européen sur différentes sociétés. Une grosse affaire.
Que le colonialisme ait façonné les institutions historiques des colonies pourrait être évidemment plausible. Par exemple, nous savons qu'au Pérou, dans les années 1570, le vice-roi espagnol Francisco de Toledo a mis en place un énorme système de travail forcé pour extraire l'argent de Potosí. Mais ce système, le Potosí mita, a été aboli dans les années 1820, lorsque le Pérou et la Bolivie sont devenus indépendants. Affirmer qu'une telle institution, ou, plus largement, les institutions créées par les puissances coloniales du monde entier, influencent le développement aujourd'hui, revient à affirmer comment le colonialisme a influencé l'économie politique de ces sociétés d'une manière qui a conduit ces institutions à soit persister directement, soit laisser un héritage dépendant du chemin. Le travail forcé des peuples autochtones a duré directement jusqu'à au moins la révolution bolivienne de 1952, lorsque le système connu sous le nom de pongueaje a été aboli. Plus généralement, Acemoglu et Robinson (2012, chapitres 11 et 12) et Dell (2010) discutent de nombreux mécanismes par lesquels cela aurait pu se produire.
Enfin, il convient de noter que nos résultats empiriques ont des implications importantes pour les théories altératives du développement comparatif. Certains soutiennent que les différences géographiques sont dominantes pour expliquer les modèles de développement à long terme. En contradiction, nous avons montré qu'une fois le rôle des institutions pris en compte, les facteurs géographiques ne sont pas corrélés avec les résultats de développement. Le fait, par exemple, qu'il existe une corrélation entre la latitude et la géographie n'est pas indicatif d'une relation causale. Elle est simplement motivée par le fait que le colonialisme européen a créé un modèle d'institutions en corrélation avec la latitude. Une fois ceci contrôlé, les variables géographiques ne jouent aucun rôle causal. D'autres soutiennent que les différences culturelles sont primordiales pour stimuler le développement. Nous n'avons trouvé aucun rôle pour les différences culturelles mesurées de plusieurs manières. Premièrement, la composition religieuse des différentes populations. Deuxièmement, comme nous l'avons souligné, l'identité de la puissance coloniale. Troisièmement, la fraction de la population d'un pays d'origine européenne. Il est vrai, bien sûr, que les États-Unis et le Canada se sont remplis d'Européens, mais dans notre argumentation, c'était le résultat du fait qu'ils avaient de bonnes institutions. Ce n'est pas la domination numérique des personnes d'ascendance européenne aujourd'hui qui motive le développement.

Les avantages et les inconvénients des avions de chasse modernes par rapport aux autres avions militaires

La Mode : Un Éternel Retour des Cycles Temporels

La mode, cette industrie créative et en constante évolution, semble souvent nous présenter des tendances et des styles nouveaux et innovants. Cependant, une observation attentive révèle que la mode est en réalité un éternel retour des cycles temporels. Dans cet essai, nous explorerons cette notion fascinante en mettant en évidence comment les tendances de la mode se répètent et se réinventent au fil du temps.

La mode puise abondamment dans le passé pour s'inspirer et créer de nouvelles tendances. Les designers et les créateurs de mode puisent dans les époques précédentes, que ce soit les années 1920 avec le style Art déco, les années 1960 avec le mouvement hippie ou les années 1980 avec l'essor du style rétro. Les silhouettes, les motifs, les tissus et même les attitudes sont réinventés à partir des archives de la mode passée.

Les cycles de la mode peuvent être observés à travers les revivals et les réinterprétations des tendances passées. Les vêtements et les styles qui étaient populaires dans les décennies précédentes refont surface, réadaptés aux goûts et aux sensibilités de la société actuelle. Par exemple, les pantalons à taille haute et les robes à imprimé floral, autrefois emblématiques des années 1950, sont de nouveau à la mode aujourd'hui. Les tendances cycliques démontrent la nostalgie et le désir de redécouvrir les styles du passé.

Les cycles de la mode sont également influencés par les changements culturels et sociétaux. Les mouvements artistiques, musicaux, politiques et sociaux laissent leur empreinte sur la mode de leur époque, et ces influences se répercutent dans les cycles ultérieurs. Par exemple, le mouvement punk des années 1970 a laissé une marque indélébile sur la mode avec son esthétique rebelle et ses tenues provocantes. Des éléments de ce mouvement sont réapparus dans les décennies suivantes, réinterprétés pour s'adapter aux évolutions culturelles et aux préférences contemporaines.

Bien que la mode se répète souvent, elle ne se contente pas de copier aveuglément le passé. La réinterprétation et l'innovation jouent un rôle crucial dans l'évolution des cycles de la mode. Les designers cherchent à apporter une touche de modernité et de fraîcheur aux influences passées. Les combinaisons audacieuses, les mélanges de styles et les nouvelles technologies permettent de donner un souffle nouveau aux tendances cycliques.

Il convient de noter que les cycles de la mode ne se répètent pas exactement de la même manière à chaque retour. Le contexte socioculturel et les préférences individuelles influencent la manière dont les tendances du passé sont réinterprétées. Chaque génération apporte sa propre vision et sa propre créativité à travers l'expression de son style personnel. Ainsi, la mode devient une toile où chacun peut affirmer son individualité tout en puisant dans l'inspiration du passé.

La mode est un domaine où les cycles temporels se répètent et se réinventent constamment. Les tendances du passé sont réinterprétées et adaptées aux goûts et aux besoins de la société actuelle. Cependant, la mode ne se limite pas à une simple répétition, car elle est également marquée par l'innovation, la réinterprétation et les influences culturelles. Les cycles de la mode témoignent de notre attachement au passé, de notre désir de redécouvrir les styles rétro et de notre volonté de créer des identités individuelles à travers l'expression de notre style personnel.

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