What role for multi-stakeholder partnerships in adaptation to climate change? Experiences from private sector adaptation in Kenya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle