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Enregistrement W2133772758 · doi:10.22230/cjnser.2015v6n1a195

Social Enterprises Models in Canada: Ontario

2015· article· fr· W2133772758 sur OpenAlexaffvenueabout
François Brouard, JJ McMurtry, Marcelo Vieta

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial enterpriseSociologyPolitical scienceLibrary scienceHumanitiesPublic administrationPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this article is to examine social enterprises in Ontario, Canada, as part of the “Social Enterprises Models in Canada” research of the International Comparative Social Enterprise Models (ICSEM) Project. The report presents an analysis of the historical, contextual, and conceptual understanding of social enterprises in Ontario. Five cases studies illustrate social enterprise models, and the article then presents the main institutions in Ontario related to social enterprises, describing legal framework, public policies, university institutions, networks, spaces, and funding agencies and programs. Dans le cadre du projet Modèles d’entreprises sociales au Canada de l’International Comparative Social Enterprise Models (ICSEM), l’objectif du présent article est d’examiner les entreprises sociales en Ontario, Canada. Le rapport présente une analyse historique, contextuelle et conceptuelle pour comprendre les entreprises sociales en Ontario. Cinq études de cas illustrent les modèles d’entreprises sociales. Les principales institutions liées aux entreprises sociales en Ontario, tel que le cadre législatif, les politiques publiques, les établissements universitaires, les réseaux, les espaces, les organismes de financement et les programmes, sont décrites.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,044 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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