Enhancing Foster Care Home NGO Sustainability via Social Franchising
Notice bibliographique
Résumé
Research Question: This paper investigates how the social franchising approach may enhance the sustainability and capability of Foster Home NGOs in the Global South. Motivation: While many programmes exist to address issues such as poverty and lack of education for children in nations of the Global South, many operate in isolation, and are grassroots and/or stand-alone operations. Little research has been undertaken to understand how various approaches to organizational sustainability may be enacted for non-governmental organizations (NGOs) seeking to provide care for children in foster care homes. Our goal was to apply franchising and social franchising concepts as a framework for NGOs and non-profit organizations to use as a way of enhancing both the capability of achieving their mission as well as a method of organizational sustainability. Idea: Much of the literature on social franchising has been in the area of providing health care and services – however, this model may be useful to enhance the sustainability for NGOs and non-profit organizations that provide other critical services as well, such as foster care homes in the Global South. Findings: The social franchising model offers a concrete and actionable business model to foster home organizations with multiple homes to standardize care delivery as well as develop a strong core organization. Contribution: This paper explores how applying the social franchising model could enhance sustainability of NGOs with foster care home programmes, as well as some of the opportunities and challenges in applying this model to such NGOs and non-profit organizations.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».