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Enregistrement W3110891974 · doi:10.18584/iipj.2020.11.4.8195

Does a Payment-for-Outcomes Model Improve Indigenous Wellbeing? Commissioning Agencies and Social Impact Bonds in New Zealand

2020· article· en· W3110891974 sur OpenAlexvenueno aff
Louise Humpage

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of Auckland
Mots-clésProject commissioningIndigenousPaymentGovernment (linguistics)PublishingBondPayment by ResultsSocial impactBusinessEconomic growthPublic relationsPublic administrationPolitical sciencePublic economicsSociologyEconomicsFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commissioning agencies and social impact bonds are two examples of New Zealand’s shift towards payment-for-outcomes funding mechanisms over the last decade, as the government attempted to improve both policy innovation and social outcomes. This article highlights that although the commissioning agencies have been more successful than social impact bonds, neither has completely achieved these goals of innovation and improved outcomes. This is particularly concerning given Indigenous Māori are disproportionately impacted by both policies. Discussion concludes by highlighting some of the problems associated with applying a payment-for-outcomes model to Indigenous Peoples, given these funding mechanisms are becoming increasingly popular in other settler nation states.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
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