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Enregistrement W3169222480 · doi:10.1093/jopart/muab019

Finding Your Crowd: The Role of Government Level and Charity Type in Revenue Crowd-Out

2021· article· en· W3169222480 sur OpenAlexaffabout
Nathan J. Grasse, Elizabeth A. M. Searing, Daniel Neely

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Administration Research and Theory · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Crowding outReceiptContext (archaeology)RevenuePublic economicsBusinessPhenomenonPublic relationsGovernment revenuePublic administrationPolitical scienceEconomicsFinanceAccountingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The literature on the relationship between government funding and private donations finds evidence of both crowd-out (a reduction in private donations due to the receipt of government funding) and crowd-in (increased donations rather than a reduction). This study uses organizational-level data and information regarding funding from multiple levels of government in Canada to provide an important contribution to the literature, which has traditionally relied upon aggregated measures of government funding. Results from dynamic panel estimations suggest that effects vary by type of charity and level of government funding source, with some subsectors displaying crowd-in, some crowd-out, and some both phenomenon depending on the level of government providing funding. These findings encourage more research into the context and variation involved in crowd-out, raising practical and theoretical questions about whether a uniform effect across subsectors or level of government funding should be expected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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