Notice bibliographique
Résumé
In Canada, the non-profit organizations (NPO) and settlement sectors are increasingly re-examining their responsibility for service delivery and service design. With a growing interest in understanding how to include design principles and an “innovation” mindset in addressing the long-term outcomes of social services, new instruments are introduced as a way to experiment with different modes of engagement among the various stakeholders. The aim of community hackathons or civic hacks—a derivative of tech gatherings customized to fit public engagement—is to collaboratively rethink, redesign, and resolve a range of social and policy issues that communities are facing, from settlement, the environment, health, or legal services. Although hackathons and civic hacks aspire to be democratic, relationship-driven instruments, aligned with non-profit principles of inclusion and diversity, they are also risky propositions from the perspective of the non-profit organizational culture in Canada in that they tend to lack solid structure, clear rules, and fixed outcomes. Despite the challenges, the promise of innovation is too attractive to be disregarded, and some non-profits are embarking (with or without the government’s help) on incorporating hackathons into their toolkits. This case study will present a practitioner’s perspective on the outcomes of two community hackathons, one exploring migration data sets and the other on language policy innovation, co-developed between 2016 and 2019 by MCIS Language Solutions, a Toronto based not-for-profit social enterprise, in partnership with various partners. The case study examines how the hackathon as an instrument can aid settlement sectors and governments in fostering non-profit innovation to rethinking the trajectory of taking solutions to scale.
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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 | 0,026 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,055 |
| Communication savante | 0,025 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».