Governing Foreign Aid: Explaining Donor Responsiveness to Global Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
In September 2015, the United Nations adopted the 17 Sustainable Development Goals (SDGs). Foreign aid is crucial to achieving the SDGs in developing countries, as it can fill key funding gaps that the private sector or NGOs cannot. However, there exists a fair amount of variation in the impact of the SDGs on the aid policies and practices of major OECD donors. Drawing on case evidence, including elite interviews and qualitative document analysis, from three bilateral aid donors (Sweden, Canada and the United Kingdom), this dissertation seeks to explain this variation and identify the causal mechanisms through which global goals influence aid policy and practice. I argue that the SDGs exert influence through a mechanism of show and tell in donor normative frameworks. Show and tell involves rhetorical performance that obligates performers to communicate their policies, practices and identities using a common script. The sensitivity of donors to this mechanism of show and tell is shaped by the perceived instrumentality of the SDGs in furthering donors’ specific reputational aspirations. When donors perceive that the SDGs will further their reputational aspirations they will show and tell a story about how their aid programs and even more fundamentally their donor identity are linked to the SDGs. This process of show and tell can lead to goal responsiveness because donors then link SDG implementation to the maintenance or achievement of particular donor identities. The variation in donors’ political commitment to the goals, then, is attributable to their differing sensitivity to the performative mechanism of show and tell which is in turn rooted in differing concerns for their reputation, and their perception of the SDGs utility in furthering their reputations. Donor governments who perceive that the SDGs are useful in achieving their desired reputation are more likely to be highly responsive to the goals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».