What role for multi-stakeholder partnerships in adaptation to climate change? Experiences from private sector adaptation in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Amidst increasing interest in multi-stakeholder partnerships (MSPs) in climate discourse, this paper identifies four rationales for why MSPs may be particularly suited to supporting adaptation from existing literatures. With a focus on MSPs that seek to support adaptation among micro, small and medium enterprises (SMEs) in Kenya, we then investigate the extent to which this potential is being realised in practice, through interviews with partners engaged in the design and implementation of MSPs. This allows us to examine some of the opportunities, challenges and distributional risks that may result from employing MSPs to support adaptation. We find that through action and investment from donors and the public sector in areas such as research, data access, relationship building, training and capacity building, access to finance and business incubation, MSPs can enable a wide range of private sector actors to deliver adaptation resources to SMEs. Beneficiaries include small-scale SMEs in agricultural value chains in remote regions, that could otherwise fall outside of market inclusion. As such, respondents in this research typically considered MSPs to present an exciting opportunity to plug gaps in adaptation and development finance. Further analysis, however, suggests that dependence on market mechanisms for delivering adaptation resources means that MSPs risk excluding the poorest groups, exposing businesses to new risks and reproducing existing inequalities. Additionally, MSPs often remain heavily dependent on donor-led organisations for both resources and momentum. In Kenya, opportunities to develop more integrated responses to supporting the adaptive capacity of SMEs are being missed through a disconnect between the practice of MSPs and national public sector development frameworks and institutions.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».