The challenge of middle-income countries to development assistance for health: recipients, funders, both or neither?
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments have transformed the role and characteristics of middle-income countries (MICs). Many stakeholders now question the appropriate role of MICs in the system of development assistance for health (DAH), and key funders have already recast their approach to these countries. The pressing question is whether MICs should be recipients, funders, both or neither. The answer has deep implications for individual countries and their citizens, and for the DAH system as a whole. We clarify the fundamental issues involved and emphasise a special feature of many MICs: mid-level gross national income per capita (GNIpc) combined with substantial health needs and large inequalities. We discuss the trade-off between concerns for capacity and need, and illustrate a capacity-based approach to setting the level of a GNIpc eligibility threshold. We also discuss how needs-based exceptions and incentive-preserving instruments can complement such a threshold. Against this background, we outline options for the future roles of MICs in various circumstances. We conclude that major players in the DAH system have reason to reconsider the criteria for allocating DAH among countries and the norms for which countries should contribute and how much.
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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 | 0,043 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».