MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3183606332 · doi:10.1111/cars.12349

Mapping the environmental field: Networks of foundations, ENGOs and think tanks

2021· article· en· W3183606332 sur OpenAlexaffabout
William K. Carroll, Nicolas Graham, Mark Shakespear

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyVisionPoliticsThink tanksTransformative learningEnvironmental politicsFoundation (evidence)Field (mathematics)Public administrationPolitical economyPolitical scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In mobilizing funds that selectively support non-profits, foundations shape the political field. This study maps the funding relationships between foundations, ENGOs and think tanks in Canada and considers the implications for environmental politics. We examine foundation funding for different strains of environmental politics and policy-planning and consider how ENGOs and think tanks are clustered as communities within a foundation-centred support network. Of particular interest are 'clean growth' ENGOs that have emerged as key proponents of business-friendly approaches to the climate crisis. We find that the ENGOs receiving large grants tend to be conservationist while the think tanks tend to be conservative. Communities in the network are divided between several clusters of corporate and family foundations supporting conservative think tanks, clean growth ENGOs and conservationist ENGOs, and a segment of the network in which one municipal and several family foundations, support more social-ecological organizations, thereby facilitating more transformative visions and policies. Although few in number, clean growth organizations tend to receive giant donations, in some cases from corporate foundations aligned with the fossil-fuel sector. Recent adoption of clean growth as governmental policy and its embrace within philanthropic missions could reshape the environmental field towards 'clean growth', as ENGOs seek funding and legitimacy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologieMême sujetPolitical Influence and Corporate StrategiesTravaux en français237 207