The United Arab Emirates as a global donor: what a decade of foreign aid data transparency reveals
Notice bibliographique
Résumé
The United Arab Emirates (UAE) has become a leading contributor of foreign aid, in terms of percentage of gross national income as well as in total amount. Historically, Emirati aid was opaque, and little was known about the foreign aid portfolio. This changed after 2009 when the UAE began to submit detailed, project-level data to the Development Assistance Committee of the OECD. Based on a decade of aid transparency, this article carries out an examination of the political economy of aid provided by the UAE, comparing its portfolio to other donor countries. Particular attention is paid to analyzing three primary recipients of its aid (Egypt, Serbia and Yemen) and the implicit motivations driving those decisions. The majority of Emirati aid to these three countries was granted as general budgetary support, often in tandem with efforts to achieve political, economic and/or military aims. Based on the findings, an evaluation is made regarding Emirati narratives of South-South cooperation and its seeking of mutual benefit as well as critiques put forward within the literature countering this. In addition to critically assessing the details of an under-researched aid portfolio, this paper highlights areas for further study to deepen our understanding of the UAE’s foreign aid.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».