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Enregistrement W2136705204 · doi:10.1176/ps.2010.61.10.1032

Sources of Revenue for Nonprofit Mental Health and Addictions Organizations in Canada

2010· article· en· W2136705204 sur OpenAlexaffabout
Carissa Escober-Doran, Philip Jacobs, Carolyn S. Dewa

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesMental Health Commission
Mots-clésMental healthRevenueBusinessAddictionNonprofit organizationPsychiatryPublic relationsPsychologyMarketingFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In Canada charitable or nonprofit organizations provide government-contracted mental health and addictions services, and they augment government funding by raising charitable revenues. This study estimated by source the revenues of nonprofit mental health and addictions organizations in Canada. METHODS: A list of nonprofit, service-providing organizations in Canada was developed, financial returns to the Canada Revenue Agency (CRA) in 2007 were obtained, and data were analyzed in aggregate. RESULTS: Information was obtained from 369 Canadian organizations, which had $915.4 million (Canadian dollars [CAD]) in total revenues: 85% were from the government, 4% were from charitable giving, and 11% were from other sources. CONCLUSIONS: The ratio of charitable giving to government funding of mental health care was about .55% ($35 million to $6.3 billion CAD). This charitable giving level cannot compensate for the relatively low levels of total government mental health spending identified in government reports.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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