Addressing Complex Societal Problems: Enabling Multiple Dimensions of Proximity to Sustain Partnerships for Collective Impact in Quebec
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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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».