A Foundation's Theory of Philanthropy: What It Is, What It Provides, How to Do It
Notice bibliographique
Résumé
This article argues that philanthropic endeavors should be undergirded by a theory of philanthropy. Articulating a theory of philanthropy is a way for a foundation to make explicit what is often only implicit, thereby enabling internal and external actors to pose and resolve significant questions, understand and play important roles more fully and effectively, and improve performance by enhancing alignment across complex systems. A theory of philanthropy articulates how and why a foundation will use its resources to achieve its mission and vision. The theory-of-philanthropy approach is designed to help foundations align their strategies, governance, operating and accountability procedures, and grantmaking profile and policies with their resources and mission. Some 30 elements that can feed into a comprehensive theory of philanthropy represent a customizable tool for exploring the issues foundations face. A foundation can use the tool to gather data and perspectives about specific aspects of its heritage and approach; what is learned in addressing the elements can then be synthesized into a succinct and coherent theory of philanthropy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».