Estimating Chinese bilateral aid for health: an analysis of AidData’s Global Chinese Official Finance Dataset Version 2.0
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although it is difficult to quantify, previous estimates suggested that China's global health aid has increased sharply since the early 2000s. Unlike many donors, China has no official aid reporting obligations, nor does it voluntarily disclose detailed aid information. Our study aimed to create a standardised estimate using commonly accepted definitions of aid and frameworks for categorising health projects. METHODS: We categorised AidData's Chinese Official Finance Dataset health-related projects according to health aid frameworks from the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) and the Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME). Only projects that complied with the definition of official development assistance were included. We analysed the project count and financial value to assess China's priority health aid areas. FINDINGS: Between 2000 and 2017, China funded 1339 health-related aid projects, or 13% of its total aid project portfolio. Most of these projects were located in sub-Saharan Africa. According to the OECD framework, the priority focus areas of these projects were: medical services, such as specialty equipment and tertiary services (n=489, 37%); basic health care, such as basic medical services and drugs (n=251, 19%); malaria control (n=234, 18%) and basic health infrastructure (n=178, 13%). Under the IHME framework, health systems strengthening accounted for 74% (n=991) of total projects, primarily due to China's contributions to human resources for health, infrastructure and equipment. The only other major allocation under the IHME framework was malaria (n=234, 18%). When we estimated missing financial values under the OECD framework, China was the fifth largest health aid donor to African countries from 2002 to 2017, after the USA, the UK, Canada and Germany. CONCLUSION: Our findings enable a better understanding of Chinese health aid in the absence of transparent aid reporting, which could contribute to better coordination, collaboration and resource allocation for both donor and recipient countries.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».