Public Banks + Public Water = SDG 6?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Development Goal 6 aims to achieve universal access to water and sanitation services by 2030; this is expected to cost an estimated US$150 billion per year. Where will this funding come from? One possibility is private finance in the form of direct equity investment from private water companies and lending from commercial banks. Evidence suggests, however, that private investments in water and sanitation have not materialised as planned due to the sector's risk - return profile. Water and sanitation are considered ‘too risky’ by private investors and returns insufficiently rewarding. One alternative that may help to fill the water supply and sanitation (WSS) funding gap is an as yet untapped source of public finance: public banks. There are over 900 public banks in the world, with US$49 trillion in assets; they have, however, been largely underestimated as an important source of water and sanitation funding and have also been neglected by academic research and by mainstream policy organisations such as the World Bank. There is a need to better understand how public banks can be mobilised as effective funders of public water. In this article we provide a brief history of public banking practices in the water sector, review their pros and cons, and discuss the significance of the emergence of a new type of public water operator and the potential these entities offer for financing in this sector.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découle