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Enregistrement W3210867598 · doi:10.29173/cjnser.2021v12ns1a545

National Nonprofit Sector Advocacy During the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3210867598 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Cathy Barr, Bernadette Johnson

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)HumanitiesManagementArtEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the COVID-19 pandemic hit Canada in March 2020, charitable and nonprofit sector leaders quickly realized the survival of many organizations was at risk. Three national coalitions formed to seek support for the sector from the federal government. Their efforts produced several concrete policy outcomes, including the inclusion of charities and nonprofits in all major federal relief programs and two support programs designed for charities and nonprofits. They also contributed to significantly increased awareness among policymakers of the role and challenges of charities and nonprofits. This has opened a policy window that the sector can use to advance several long-standing goals. RÉSUMÉ Quand la pandémie du COVID-19 a frappé le Canada en mars 2020, les dirigeants du secteur caritatif et sans but lucratif se sont vite rendu compte que la survie de plusieurs organismes était menacée. On a donc formé trois coalitions nationales afin de chercher un appui au secteur auprès du gouvernement fédéral. Les efforts de ces coalitions ont mené à plusieurs politiques concrètes, y compris l’inclusion d’organismes de bienfaisance et sans but lucratif dans tous les programmes d’aide fédéraux majeurs et la création de deux programmes d’aide conçus spécifiquement pour les organismes de bien- faisance et sans but lucratif. Ces coalitions ont aussi contribué à accroître de manière significative la conscience parmi les stratèges du rôle et des défis des organismes de bienfaisance et sans but lucratif. Ces progrès ont créé des occasions politiques dont le secteur pourra profiter pour faire avancer plusieurs objectifs de longue date.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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