Does Talk Lead to Action? An Examination of the Relationship between Debate and Funding for NGOs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
All organizations, including nongovernmental organizations (NGOs), need funding to survive and fulfill their mandates. What is the best strategy for securing that funding? Should groups work to attract government attention and be a focus of government debate or should they avoid this type of scrutiny? This article uses innovative data to systematically examine how being the subject of debate in parliament is related to NGO funding for Indigenous, women, and environmental groups. We also examine if the relationship between debate and funding is dependent on the political party in power. We use data collected from Canadian Public Accounts, which lists all grants to groups by the federal government, and the index of Hansard, a full record of parliamentary debates at the federal level in Canada. Our findings demonstrate that the relationship between debate and funding is dependent on the issue area. While debate is positively associated with funding in all areas, it is a stronger predictor of funding for environmental and Indigenous groups than for organizations focusing on women. In addition, the party in power is critical for shaping how debate is related to funding. Debate has a much stronger effect on environmental funding when Liberals are in power than it does when Conservatives control the Prime Minister's office. This research shows that NGOs must be strategic when garnering attention to their cause as more debate does not necessarily lead to more funding across issue areas and contexts.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».