Policy Supports for Co-operative Development: Learning from Co-op Hot Spots
Notice bibliographique
Résumé
The international co-operative movement has prioritised supportive legal frameworks as a key constituent of co-operative growth (ICA, 2013). Unfortunately, there is not a robust literature on co-operative policy to help meet this need. Supportive legal frameworks for co-operatives are a “deeply under-researched area” (Adeler, 2014: 50). We recently conducted a review of the existing research and found that despite its dearth, the literature points to six primary forms of policy support that have been successfully deployed internationally to support co-operative growth: co-operative recognition, financing, sectoral financing, preferential taxation, supportive infrastructure, and preferential procurement. The most developed examples of these policies are found in areas of dense co -operative concentration, or “co-op hot spots”: the Basque region of Spain, Emilia Romagna in Northern Italy, and Quebec, Canada. This article accounts for how these six policy forms appear in the co-operative dense regions. The aim of this analysis is to facilitate further research in the understudied area of co-operative policy, and to clarify policy successes for organisers in the co-operative movement interested in emulating them.
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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 | 0,019 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,029 |
| Communication savante | 0,028 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».