Les organismes à but non lucratif : comment mieux gérer les relations avec les donateurs ?
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Les organismes à but non lucratif (OBNL) contribuent de manière essentielle au bien-être de la société. Malgré ce constat, la santé financière d’un bon nombre de ces organismes est dans un état de précarité quasi permanent, dû à la volatilité des sources de financement et aux attentes de plus en plus grandes de leurs bailleurs de fonds. Pour répondre aux attentes des donateurs, les OBNL se voient souvent contraints à réviser ou à diluer leur mission. Une trop grande complaisance de la part de l’OBNL risque de compromettre sa mission, alors qu’une résistance trop forte de sa part peut l’amener à se retrouver sans le sou. Comment les OBNL peuvent-ils mieux naviguer dans cette mer houleuse des relations avec les donateurs? Se basant sur les résultats d’une étude des relations établies entre des OBNL et leurs donateurs, cet article présente des stratégies que des organismes utilisent pour gérer leurs relations avec les donateurs, qui vont de la complaisance à la résistance, en passant par l’accommodation. Finalement, nous résumons les stratégies ou pratiques clés que des OBNL gagnent à adopter pour préserver leur autonomie et optimiser les retombées de leurs relations avec les donateurs ou les bailleurs de fonds.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».