The COVID Wildfire: Non-Profit Organizational Challenge and Opportunity
Notice bibliographique
Résumé
Nonprofit organizations in Canada were significantly impacted by COVID-19, including lost revenue and needing to adjustthe program delivery. The lack of technology capacity in the nonprofit sector is a key barrier for many nonprofit organizations to adapt to delivering programs online. Momentum, a Calgary-based nonprofit organization, experienced both financial and programmatic challenges due to COVID-19. Momentum pivoted program delivery to provide supports during the COVID-19 lockdown and developed innovative approaches to online programming. Since the start of the COVID-19 pandemic in Canada, Momentum was able to rapidly develop its capacity to use technology for online programming with the support of critical new funding. Many nonprofits will have to transform their business models to not only survive but thrive in the post-COVID world.Les organismes à but non lucratif (OBNL) au Canada ont été fortement touchées dans le contexte de la pandémie de laCOVID-19, notamment à cause d'une perte de revenus et de la nécessité de se réajuster afin de prêter des services enligne. Le manque de capacités technologiques dans le secteur à but non lucratif est un obstacle majeur à l'adaptation denombreux OBNL à la prestation de services en ligne. Momentum, un OBNL basé à Calgary, a connu des difficultésfinancières et de planification en raison de la COVID-19. Par contre, l'organisme a su adapter son offre de services pourfournir un soutien pendant le confinement et a développé des approches innovantes pour la prestation de services enligne. Depuis le début de la pandémie au Canada, Momentum a développé rapidement sa capacité à utiliser la technologiepour offrir des services en ligne grâce à des nouvelles sources de financement qui ont été essentielles pour cetteadaptation. De nombreux OBNL devront transformer leur modèle d'entreprise pour non seulement survivre, mais aussiprospérer dans un monde post-COVID.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,015 |
| Communication savante | 0,018 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».