The NGDOs Efficiency: A PROMETHEE Approach
Notice bibliographique
Résumé
The current economic and political crisis has brought about a change in the environment in which non-governmental development organisations (NGDOs) have traditionally operated. This change can be summed up as a reduction in the funds they receive and an increase in the population they must serve. The need then arises to have mechanisms that allow an analysis of the good work performed by the NGDOs. Knowing the efficiency of the NGDOs in the management of their previous projects can contribute towards improving their future achievements. The aim of this research is to establish some objective indicators that allow an evaluation of the efficiency of these organisations. Firstly, a detailed analysis of the regulation of the three agencies is conducted (Spanish-AECID, European-EuropeAid, and American-USAID). This allows us to synthesise the indicators of good performance of the NGDO based on the study of the eligibility criteria of public donors. The research concludes with the study of the efficiency following the Promethee Approach. Our results reveal that 44.6% of the NGDOs (33 out of the 74 studied) operate inefficiently, compared to 29.7%, which are efficient.
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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 | 0,039 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».