Organizational Self‐Censorship: Corporate Sponsorship, Nonprofit Funding, and the Educational Experience<sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
La dépendance croissante du secteur privé envers la commandite a eu des conséquences sur la gouvernance des organismes sans but lucratif (OSBL). La recherche traditionnelle sur le financement a pris un angle d'observation essentiellement positif, montrant que les OSBL peuvent trouver des occasions d'influencer les intérêts de leurs bailleurs de fonds de manière à ce qu'ils deviennent plus compatibles avec la mission de l'OSBL. Dans cet article, les auteurs s'inspirent de ce travail en fournissant un examen plus nuancé de l'intermédiaire dans l'OSBL. Plus précisément, les auteurs introduisent une forme négative d'intermédiaire connue sous le nom d'autocensure organisationnelle. En examinant l'autocensure, ils montrent que les OSBL devraient plutôt redéfinir leurs propres buts de manière à attirer les bailleurs de fonds du secteur privé. Increasing reliance on corporate sponsorship has impacted the governance of nonprofit organizations. Traditional research on funding has taken a predominately positive vantage point, expressing that nonprofit organizations may find opportunities to influence their funder's interests such that they become more compatible with the nonprofit organization's mission. In this article, we build upon this work by providing a more nuanced examination of agency in the nonprofit organization. Specifically, we introduce a negative form of agency known as organizational self‐censorship. By examining self‐censorship, we reveal that nonprofit organizations may instead redefine their own goals in order to appeal to private sector funders.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».