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Enregistrement W2914810151 · doi:10.1515/npf-2018-0034

Regulating Charity in a Federated State: The Australian Perspective

2018· article· en· W2914810151 sur OpenAlexaboutno aff
Ian Murray

Notice bibliographique

RevueNonprofit Policy Forum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Language and Interpretation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommissionPoliticsPrincipal (computer security)Public administrationScope (computer science)State (computer science)Government (linguistics)Political scienceRoyal CommissionLaw and economicsLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The last few decades have witnessed radical reform of charity regulation around the world. Australia has not been untouched and has developed several unique approaches. First, unlike many other federations (such as the US and Canada), Australia relies on a charities commission rather than its federal tax authority to act as the principal regulator, resulting in a very different scope of responsibility and the likelihood of greater interaction with state regulators. Second, unlike many other jurisdictions that have implemented a charities commission (such as England and Wales), the Australian commission is ultimately intended to apply to a broader pool of not-for-profits than just charities, which raises fundamental questions about the ways in which charities differ from the not-for-profit sector more broadly. This paper outlines the historical and political reasons for reform in Australia and the shape of that reform. As the reforms have now achieved broad political and sector support, the chief focus of this paper is on the out-workings of the reforms, with particular attention to the challenges and opportunities posed by Australia’s federal system of government and by the charity commission’s potential to regulate the broader not-for-profit sector.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,013
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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