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Enregistrement W2114380969 · doi:10.32920/ryerson.14637561.v1

Evaluating the web presence of voluntary sector organizations: an assessment of Canadian web sites

2021· preprint· en· W2114380969 sur OpenAlexaffabout
Wendy Cukier, Catherine A. Middleton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPrivate sectorVoluntary sectorThe InternetUsabilityWeb presenceGovernment (linguistics)TurnoverPublic relationsKnowledge managementMarketingWorld Wide WebPolitical scienceComputer scienceManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, considerable attention in Canada has been focused on strengthening relationships between the voluntary sector, government and industry. Information technology is an important tool for the sector, but systems are often difficult and costly to purchase and maintain—particularly for small- and medium- sized groups. Unlike e-business and the private sector, little attention has been paid to how the Internet can be used in the voluntary sector. This article addresses three specific research questions: 1) How are national Canadian voluntary sector organizations using Web sites? 2) How well-designed are these Web sites in terms of usability and aesthetics and 3) How can Canadian voluntary organizations improve their Web sites to meet organizational objectives? Some 184 English language, national Canadian voluntary organizations' Web sites were rated, using a standardized tool to assess organizational objectives and to evaluate functionality, navigation and aesthetics. These sites currently offer limited functionality, and many are not well-designed. The article draws lessons from information technology theory and practice to demonstrate how the functionality and design of voluntary sector Web sites (in Canada and elsewhere) can be improved, to better support organizational objectives and to reduce the “digital divide” between the profit and nonprofit sectors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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