Addressing Complex Societal Problems: Enabling Multiple Dimensions of Proximity to Sustain Partnerships for Collective Impact in Quebec
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.
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable solutions for complex societal problems, like poverty, require informing stakeholders about progress and changes needed as they collaborate. Yet, inter-organizational collaboration researchers highlight monumental challenges in measuring seemingly intangible factors during collective impact processes. We grapple with the question: How can decision-makers coherently conceptualize and measure seemingly intangible factors to sustain partnerships for the emergence of collective impact? We conducted an inductive process case study to address this question, analyzing data from documents, observations, and interviews of 24 philanthropy leaders and multiple stakeholders in a decades-long partnership involving Canada’s largest private family foundation, government and community networks, and during which a “collective impact project” emerged in Quebec Province, Canada. The multidimensional proximity framework provided an analytical lens. During the first phase of the partnership studied, there was a lack of baseline measurement of largely qualitative factors—conceptualized as cognitive, social, and institutional proximity between stakeholders—which evaluations suggested were important for explaining which community networks successfully brought about desired outcomes. Non-measurement of these factors was a problem in providing evidence for sustained engagement of stakeholders, such as government and local businesses. We develop a multidimensional proximity model that coherently conceptualizes qualitative proximity factors, for measuring their change over time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle