An evaluation framework and empirical evidence on the effect of pay-for-results programs on the development of markets for welfare-enhancing agricultural technologies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,227 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».