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Enregistrement W4221018012 · doi:10.1186/s40066-021-00346-1

An evaluation framework and empirical evidence on the effect of pay-for-results programs on the development of markets for welfare-enhancing agricultural technologies

2022· article· en· W4221018012 sur OpenAlexfundaboutno aff
Tulika Narayan, Judy Geyer, Denise Y. Mainville, Betsy Ness-Edelstein

Notice bibliographique

RevueAgriculture & Food Security · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForeign, Commonwealth and Development OfficeUnited States Agency for International DevelopmentAustralian GovernmentDepartment of Foreign Affairs and Trade, Australian GovernmentForeign and Commonwealth OfficeGlobal Affairs CanadaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésFood securityAgricultureBusinessCompetitor analysisInvestment (military)Private sectorIndustrial organizationWelfareEconomicsMarketingPublic economicsEconomic growthMarket economyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Donors and international development organizations increasingly recognize that private sector investment and creativity are needed to enhance global food security. Pay-for-results schemes are receiving greater attention as a means to catalyze private sector investment in sustainable, inclusive markets for goods and technologies that achieve food security and agriculture development goals. In pay-for-results schemes, the development organization promises prizes to private sector actors for achieving pre-specified goals. Method We describe an evaluation framework to help development organizations learn from both successful and failed pay-for-results projects to achieve agriculture and food security outcomes. Applying the evaluation framework, we describe the findings from four pay-for-results projects sponsored by AgResults, a multilateral initiative funded by development organizations from four countries (Australia, Canada, the UK, and the US) and the Bill & Melinda Gates Foundation. Results The lessons highlighted from these examples illustrate the importance of structuring the prize to encourage the creation of competitive agricultural markets; aligning the prize structure with the development goal of improving smallholder farmers’ food security; and constructing a theory of change that reflects a thorough understanding of the baseline market, enabling environment, and underlying assumptions about competitors’ response to the prize. Conclusions Our work has several policy implications: Under certain conditions, pay-for-results mechanisms can help develop competitive, smallholder-inclusive agricultural markets and reduce food insecurity. Prize competitions offering multiyear, proportional prizes are more conducive than grand prizes to fostering the development of competitive agricultural markets. The enabling environment plays a significant role in pay-for-results mechanisms’ success or failure. Private sector-led actions alone may not be sufficient to adequately address the targeted development challenge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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