Voluntary Participation in Community Economic Development in Canada: An Empirical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This article is an empirical analysis of an individual's decision to participate in community economic development (CED) initiatives in Canada. The objective of the analysis is to better understand how individuals make decisions to volunteer time toward CED initiatives and to determine whether the determinants of participation in CED are unique when compared to those of participation in volunteer activities in general. The dataset employed is Statistics Canada's 2004 Canada Survey of Giving, Volunteering and Participating (CSGVP). To date, there has been no prior econometric analysis of the decision to participate in community economic development initiatives in Canada. Results suggest a role for both public policymakers and practitioners in influencing participation in CED. Résumé Cet article constitue une analyse empirique du processus de prise de décision chez les individus en ce qui a trait à la participation aux initiatives canadiennes de développement économique communautaire (DÉC). Le but de l'analyse est de mieux comprendre la façon dont les individus prennent la décision de consacrer du temps au bénévolat dans les initiatives de DÉC. Elle sert aussi à trancher la question de savoir si les facteurs de participation aux initiatives de développement économique communautaire sont uniques ou communs à la participation à des activités bénévoles en général. Les données employées dans le cadre de cette analyse sont puisées de l'Enquête canadienne sur le don, le bénévolat et la participation effectuée par Statistique Canada en 2004. À ce jour, aucune analyse économétrique n'a été menée sur la décision de participer aux initiatives canadiennes de DÉC. Les résultats suggèrent que les responsables de l'élaboration des politiques ainsi que les praticiens influencent tous deux la participation aux initiatives de DÉC.
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 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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».