Influence of funding fads and donor interests on international aid for conservation in Madagascar
Notice bibliographique
Résumé
Tens of billions of dollars in official development assistance have been spent over the past three decades to address the increasingly rapid loss of biodiversity globally. Despite this expenditure, detailed knowledge of who has provided these funds and who has used them, for what purpose, where, why, and with what consequences remains limited. To address this gap, we used a mixed-methods approach to map and analyze international aid for biodiversity conservation in Madagascar, a high-priority country for conservation. We combined collation and analysis of publicly available funding data with semistructured interviews with a range of conservation actors in Madagascar. Overall, biodiversity aid to the country declined from 1990 to 2018 and was punctuated by sharp declines during times of political unrest. Funding flows were marked by periods with distinctive emphases, from institutional development to protected areas, to creating market-based incentives for conservation. These patterns reflected key donor interests and resonated with the views and perceptions of conservation practitioners on the ground. Conservation professionals highlighted how administrative shortsightedness and imbalances in the power relations shaping conservation aid allocation have led to an increasing projectification of the conservation sector and weakening of state capacity. Our findings show that by studying how funding for biodiversity changes within countries over time, one can reveal the interests and power dynamics among donors, governments, and nongovernmental organizations that influence funding decisions and conservation efforts. The evidence and insights presented here can inform future biodiversity funding decision-making in Madagascar and elsewhere and have particular relevance given major funding commitments under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».