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Enregistrement W3197641038

Charities and Politics--A Dubious Mix?

2017· article· en· W3197641038 sur OpenAlexaffabout
Geoffrey Hale

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPublic sectorPublic economicsRent-seekingProfit (economics)Government (linguistics)PopulationCompetition (biology)Public administrationPublic choiceEconomicsPolitical sciencePolitical economyBusinessLawSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian constraints on political activity by charitable organizations have been based on traditional common-law distinctions between charitable activity and partisan political advocacy. This article evaluates proposals to expand tax preferences for political activities by charities and non-profit organizations. It examines both the structure of the charitable/non-profit sector and the patterns of charitable giving, and the relation of both to the sector's broader activities and other major funding sources, including direct government expenditures. It notes the historical reasons for accommodating charitable giving within the tax system, and the progressive erosion and concentration of the donor population in recent years. It suggests that expanding tax preferences for political advocacy by charities and non-profits will increase pressures on the existing funding bases for many organizations and will potentially undermine public trust in the sector, as increased political competition for financial and policy support reduces distinctions between the public-interest and rent-seeking activities undertaken by members of the sector. Any changes to existing laws should be integrated with existing regimes for the funding of political parties and election campaigns.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0090,028
Communication savante0,0200,024
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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