Trust and transparency: Accreditation and impact reporting by Canadian charities
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the public reporting of impact, defined as progress towards a charity’s mission and long-term objectives, by Canadian charities through their annual reports. The public reporting behaviour of those accredited under Imagine Canada’s Standards Program is compared with a matched sample of charities that have not sought accreditation. The objective is to explore whether trust-building activities like public disclosures of impact and third-party accreditation are convergent. The study finds that accreditation status correlates with impact measurement and reporting; both trends are linked to organizational size, and accreditation does not appear to be causing charities to increase their disclosures of impact, which suggests that there may be underlying factors driving both behaviours. These findings generally affirm earlier research that correlates organizational size with impact measurement, adding that the effect is weak.Cet article examine comment les associations caritatives canadiennes, dans leurs rapports annuels, rendent compte de leur impact, c’est-à-dire de leur progrès par rapport à leur mission et à leurs objectifs à long terme. Cette étude compare les comptes rendus d’associations accréditées par le Programme de normes d’Imagine Canada avec un échantillon apparié d’associations qui n’ont pas été accréditées. L’objectif est de déterminer s’il y a convergence parmi les démarches entreprises pour gagner la confiance du public telles que l’accréditation par un tiers et la divulgation d’impact. Cette étude observe que les associations accréditées sont plus enclines à mesurer et à divulguer leur impact; que ces deux pratiques sont plus communes dans les grandes associations; et que l’accréditation à elle seule n’entraîne pas forcément les associations caritatives à divulguer leur impact, ce qui suggère que des facteurs sous-jacents sont peut-être responsables pour les deux pratiques. En général, ces conclusions confirment des recherches antérieures trouvant une corrélation entre la grandeur d’un organisme et le désir de mesurer son impact, bien que ce lien semble être faible.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».