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Enregistrement W2396757309 · doi:10.55016/ojs/sppp.v5i1.42405

Changing Landscapes for Charities in Canada: Where Should We Go?

2012· article· en· W2396757309 sur OpenAlexaffabout
A. Abigail Payne

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Charitable giving in Canada has never been higher. Between 1992 and 2008, contributions to charitable organizations more than doubled, from $4 billion to more than $9 billion. Donations to charitable foundations grew at an even more remarkable rate: more than 250 per cent, over the same period. But those striking numbers mask more puzzling, some might say more worrying, trends. While donations overall have grown, not all charity types have shared equally in the gains. Religious charities and health-related charities have seen the lowest amount of growth. Meanwhile, the country’s larger charities and foundations have seen substantial increases in donations, but donation rates to smaller charities have been relatively flat. As for the donors, it’s almost entirely high-income Canadians who seem to be giving significantly more, while the rate of giving among middle-income and lower income Canadians has hardly grown at all. In fact, the share of people claiming tax credits for donations in each income group is actually in decline, meaning fewer of us seem to be giving to registered charities, while the richest Canadians are primarily responsible for the rise in donations. The reasons for these unusual trends are unclear — though there is some evidence that the more ethnically diverse our country has become, the less inclined we are to donate. And whether we should even be concerned about these uneven patterns — the wealthiest Canadians giving bigger cheques to the country’s biggest charities and foundations — is also an open question. But the uncertainty about what these trends mean, why they’re happening, and whether they’re even a problem, is not something we should take lightly. Changes may be coming soon to Canadian charity policy: Last year, a House of Commons committee began a sweeping study of charitable giving in Canada, and it is already evaluating dozens of suggestions for policy adjustments. But, while we can discern some patterns and trends in giving, the reality is that we actually still know very little about why Canadians give, and how we, as a society, want to change the way we give, if at all. And until we make the effort to learn considerably more, any policy changes aimed at altering the landscape for Canadian charities are at risk of being politically driven, rather than evidence-based, and they could very well end up creating more problems than they solve.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0340,012
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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