Focus‐Pocus? Thinking Critically about Whether Aid Organizations Should Do Fewer Things in Fewer Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The OECD Development Assistance Committee and G7 Finance Ministers have suggested that many bilateral and multilateral aid organizations are too dispersed, pursuing too many objectives in too many countries and too many sectors with too many partners. These organizations are accused of lacking critical mass, failing to follow their comparative advantage, failing to find and exploit a niche, and having high transactions costs and low effectiveness. Such aid organizations are being told to ‘focus’, ‘concentrate’, or be more ‘selective’ in order to become more effective. This article analyses the arguments in favour of greater focus by aid organizations and suggests that, while some of these arguments are valid, some are not and others need to be more nuanced. There are many possible dimensions along which an aid organization could focus and the link — if any — between focus and aid effectiveness is complex along each of those dimensions. The debate so far has also ignored the possibility that less focus may promote more effective aid. There is no clear, simple link between focus and aid effectiveness, but this finding should not be interpreted as carte blanche for spreading aid programmes indiscriminately. Dispersion, like focus, needs careful thought and justification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,047 |
| Communication savante | 0,011 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».