Counting on Each Other: A Social Audit Model to Assess the Impact of Nonprofit Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Betty Jane “B. J.” Richmond Ontario Institute for Studies in Education, University of Toronto The purpose of this study is to shed light on the social and economic impact of nonprofit organizations on their communities. The literature on nonprofit organizations in Canada and the United States offers few frameworks from which to study nonprofits’ social-economic role or their value. This study examines nonprofit organizations as part of a social economy that also includes cooperatives and mutual benefit organizations. The social economy perspective promotes an emphasis on the social and economic functions of organizations with a social purpose. Exploring the current separation of market and social value, as well as alternative theories of value, this study develops a model of how nonprofits produce social capital. A labor theory of value is adapted to explain how nonprofits create surplus value. As well as a theoretical model, the study develops a practical social audit model for assessing a nonprofit organization’s participation in the social economy of its community. The model combines a financial audit approach with other evaluation techniques and is designed for use in all three economic sectors. Identifying the social and economic resources that enter the organization in an audit year and those that return to the community, the model puts forward methods for assessing an organization’s outcomes. It then attributes a comparative economic value to them. The social audit model is tested on a community-based employment-training agency serving persons with disabilities and other severe barriers to employment. The findings demonstrate that the agency’s social return-onNonprofit and Voluntary Sector Quarterly, vol. 29, no. 4, December 2000 594-595 © 2000 Sage Publications, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».