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Enregistrement W2550192167 · doi:10.1007/s11266-016-9787-z

Canadian Social Enterprises: Who Gets the Non-Earned Income?

2016· article· en· W2550192167 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueVOLUNTAS International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensMount Royal UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryPublic economicsDeliberationProfessionalizationEconomicsWelfareDistribution (mathematics)Labour economicsBusinessEconomic growthPolitical scienceSociologyPsychologyMarket economySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For social enterprises (SEs), non-earned income remains an attractive and important form of financing. Yet, many of these funds are donated without serious and collective deliberation about the overall impact of these transfers on the composition of the sector. Various authors suggest that the recent professionalization of the broader third sector and the use of accounting frameworks that favour short-term measurable results—a trend which SEs exemplify—are having an impact on who and what gets funded. We test this hypothesis by investigating whether the distribution of non-earned income to SEs located in three different Canadian provinces can be explained by donor preferences for the following: (i) culture and arts-related social goods; (ii) SEs that are located in wealthier neighbourhoods; and (iii) SEs that are ‘visible’ beyond their locality. The paper briefly discusses the generalizability of the results and concludes with policy recommendations that emphasize the limits of SEs in achieving a core goal of welfare provision.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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