Nonprofit Responses to Financial Uncertainty: How Does Financial Vulnerability Shape Nonprofit Collaboration?
Notice bibliographique
Résumé
Nonprofit organizations are a vital part of the U.S. social safety net providing a wide range of services in themodern welfare state. While many individuals and families turn to nonprofits for help during economicallychallenging times, these organizations themselves often face turbulent funding environments and uncertain financial futures. Nonprofit stakeholders urge within-sector collaborations (with other nonprofits) and cross-sector collaborations (with for-profit firms and government agencies) as a means to achieve efficiencies in service delivery, stretch donation dollars, and increase the long-term fiscal sustainability of the nonprofit sector.While increased financial stability is a presumed outcome of nonprofit collaborations, we know little about theantecedent effect of nonprofit financial vulnerability on collaboration. Using data from a survey of nonprofitexecutive directors in Boston, Massachusetts, this paper examines how nonprofit financial vulnerability influences nonprofit collaborations. We find that nonprofit financial vulnerability decreases the likelihood ofboth within- and cross-sector collaborations. Resource dependence on private funding increases within-sectorcollaboration with other nonprofits, while reliance on government funding increases the likelihood ofcross-sector collaboration. Cross-sector board linkages also increase the likelihood of collaborations. Nonprofit stakeholders should consider these findings when promoting collaboration as a path to nonprofit fiscal sustainability.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».