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Enregistrement W2281831511 · doi:10.5947/jeod.2015.001

Editorial: The Cooperative Advantage for Community Development

2015· editorial· en· W2281831511 sur OpenAlexaff
Marcelo Vieta, Doug Lionais

Notice bibliographique

RevueJournal of Entrpreneurial and Organizational Diversity · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensCape Breton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)DemocracyDiversity (politics)ProvisioningPoliticsCompetitive advantagePolitical scienceBusinessPublic relationsKnowledge managementMarketingEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical evidence has shown that cooperatives are diverse organizations that efficaciously address a plurality of socio-economic needs. Cooperative organizations are effective in provisioning for myriad life needs, and do so in more democratic and sustainable ways than investor-owned firms. Rooted in the unique principles and values that distinguish them from other business types, cooperatives, in a nutshell, embody what has been called “the cooperative advantage”. This special issue of the Journal of Entrepreneurial and Organizational Diversity, “The Cooperative Advantage for Community Development”, was organized to highlight the myriad roles that cooperatives can and do have in protecting and developing communities, as well as the possible tensions and challenges that emerge in the process. Including seven articles from established and upcoming cooperative studies scholars, the special issue critically assesses diverse experiences of co-ops deployed for community development. Via papers engaged in case study approaches, political economy perspectives, critical historical research, and qualitative and quantitative methods, this special issue of JEOD critically reflects on and contributes to understanding the role of cooperatives in grounding bottom-up and locally based community development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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