Public-private partnering as a modus operandi: Explaining the Gates Foundation’s approach to global health governance
Notice bibliographique
Résumé
In its first decade, The Bill and Melinda Gates Foundation (BMGF) focused much of its efforts on enabling the establishment of transnational public-private partnerships (PPPs) oriented towards increasing low-income country (LIC) access to essential health technologies. Critics have argued these efforts further enriched already profitable firms which long ignored the needs of populations with limited purchasing power, while lessening political will to invest in urgently needed public sector capacity to produce essential health technologies independently of market pressures. Missing from these critical analyses were the perspectives of those shaping BMGF's global health programming. Drawing on interviews with senior BMGF staff and external affiliates undertaken between 2010 and 2012, this article seeks to address this gap. We argue that BMGF's embrace of PPPs was adopted out of the belief that neither public agencies nor industry were capable of providing LICs with essential health technologies autonomously, and that their conflicting mandates required an honest broker to initiate and sustain collaboration between the two sectors. The Foundation's comparative advantage in global health governance was thus seen by those informing its work, as its capacity to negotiate such partnerships, which we argue has also been the basis of its agenda-setting influence in this domain.
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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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,063 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».