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Enregistrement W4206803830 · doi:10.29173/cjnser.2021v12n2a434

Social R&D in Four Portraits: An Exploratory Study of the Eerging Feld of Social Research and Development in Canada’s Nonprofit Sector

2021· article· en· W4206803830 sur OpenAlexaffvenueabout
Maxime Goulet-Langlois, Naomi Nichols, Jason Pearman

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensEmployment and Social Development CanadaTrent UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploratory researchPopularityTypologySociologyContext (archaeology)Meaning (existential)Value (mathematics)Empirical researchPortraitPublic relationsSocial psychologyMarketingBusinessSocial sciencePsychologyPolitical scienceEpistemologyAnthropologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2015, Canadian practitioners and funders have been adapting research and development (R&D) principles and practices to the context of social purpose organizations (SPOs) to increase the trans-sectoral capacity to generate social innovations. As a result, Social R&D is rapidly gaining popularity among a diversified array of organizations. This article distills the findings of a mix-methods exploratory study and offers a typology of four different Social R&D conceptualizations and practices. An analysis of the literature and of the empirical findings indicates a general lack of shared understanding about what Social R&D entails as a concept or a process. Further precision of meaning is needed to judge of Social R&D’s specific value or to responsibly support its implementation through policy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,047 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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