Changing dynamics in the Canadian voluntary sector: challenges in sustaining organizational capacity to support healthy communities
Notice bibliographique
Résumé
The voluntary sector is recognized, by citizens, industry and government, as an increasingly vital contributor to healthy communities within Canadian society, called upon to provide front-line service delivery in areas of community support that were in the past often served by government and or religious charity. (The voluntary sector is large, consisting of an estimated 180,000 non-profit organizations [of which 80,000 are registered as charities] and hundreds of thousands more volunteer groups that are not incorporated [Statistics Canada, 2002].) The dynamics of the sector have changed considerably over the past decade, as government has pulled back the level of core organizational funding support and the role of the church has diminished. As community health is directly related to the organizational health of service-providing non-profits and charities, these organizations are looking increasingly towards corporate and individual donors, along with new self-financing approaches that generate revenues. They are also facing challenges in attracting and retaining skilled and motivated volunteers. As the scope of the voluntary sector and its overall influence grows, so do the organizational and financial challenges it faces. This article will address in particular the issue of funding support for healthy communities and examine a number of potential and existing best practices for sustaining community health in Canada. We will also look at the issue of volunteerism and human resource capacity challenges for organizations. This is an area in which the Canadian government has decided to focus as a result of explicit policy decisions taken in the late 1990s.
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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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».