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Enregistrement W2908970452 · doi:10.1007/s11266-018-00072-6

Comparing the Prevalence and Organizational Distinctiveness of Faith-Based and Secular Development NGOs in Canada

2019· article· en· W2908970452 sur OpenAlexaboutno aff
John‐Michael Davis

Notice bibliographique

RevueVOLUNTAS International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal distinctiveness theoryFaithFaith-Based OrganizationsGeneralizability theoryLimitingOverhead (engineering)BusinessPublic economicsPublic relationsEconomic growthPublic administrationPolitical scienceEconomicsDevelopment economicsSocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Faith-based development organizations (FBOs) have been argued to deliver more cost-efficient development projects than their secular counterparts through exclusive access to faith networks, which provide predictable decentralized funding, the recruitment of volunteers, low employee salaries, and less overhead and indirect costs. To date, however, comparative analyses of religious and secular organizations have relied on a case-by-case approach, limiting the generalizability of findings. This study addresses this methodological gap by analyzing Registered Charity Information Return filings and organizational websites of 844 Canadian development NGOs to determine the proportion of FBOs and their organizational distinctiveness. The results show that FBOs comprise 40% of the Canadian NGO sector in terms of the number of organizations and their expenditures in developing countries, and are significantly less reliant on federal funding ( p < .1), pay employees lower salaries ( p < .01), but do not exhibit a significant difference in their expenditures on overhead and indirect costs. Thus, Canadian FBOs participation in faith networks shapes their organizational modus operandi but does not result in a low overhead alternative to secular NGOs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,853

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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