Evaluating official development assistance-funded granting mechanisms for global health and development research that is initiated in high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several countries allocate official development assistance (ODA) for research on global health and development issues that is initiated in the donor country. The integration of such research within domestic research systems aligns with efforts to coordinate ODA investments with science, technology and innovation policies towards achieving the Sustainable Development Goals (SDGs). METHODS: Through a document synthesis and interviews with research funders in ODA donor and recipient countries, we evaluated the performance of this funding approach across seven donor-country programmes from five donor countries and examined the institutional design elements that increase its chances of advancing development goals and addressing global challenges. RESULTS: We found that carefully designed programmes provide a promising pathway to producing valuable and contextually relevant knowledge on global health and development issues. To achieve these outcomes and ensure they benefit ODA-receiving countries, programmes should focus on recipient-country priorities and absorptive capacity; translate research on global public goods into context-appropriate technologies; plan and monitor pathways to impact; structure equitable partnerships; strengthen individual and institutional capacity; and emphasize knowledge mobilization. CONCLUSIONS: Global health and development research programmes and partnerships have an important role to play in achieving the SDGs and addressing global challenges. Governments should consider the potential of ODA-funded research programmes to address gaps in their global health and development frameworks. In the absence of concrete evidence of development impact, donor countries should consider making increases in ODA allocations for research additional to more direct investments that have demonstrated effectiveness in ODA-receiving countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,053 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».