First Peoples Economic Growth Fund: A Case Study of a Successful Aboriginal Financial Institution
Notice bibliographique
Résumé
Start-Up Challenges Having identified lack of access to capital as a primary challenge, the AMC and the Province formed a group "to work on development of some sort of organization that would address that need" (Cramer, personal communication, November 6, 2020) and ultimately selected the AFI framework as the appropriate vehicle for change. Mr. Cramer described the makeup of the board as "a business board and not a political board, so it's made up of people with different business skills and when you bring them all together it's a very strong business and economic development board" (personal communication, November 6, 2020). The success of this method is compounded by the fact that the board is volunteer-based, which "for a board of directors of a financial organization [is] extremely rare, and also an extremely positive and strong part of our governance structure" (Cramer, personal communication, November 6, 2020). In what ways do AFIs engage with these challenges? * What are the benefits/limitations of attracting capital from each of the following: * Municipal/Provincial/Federal Colonial governments. * Indigenous Communities/Tribal Councils/Multi-community organizations. * Private Financial Institutions/Commercial Banks/Venture Capital * Are there examples of AFIs in Manitoba or Canada pursuing policies different from those of the First Peoples Economic Growth Fund (FPEGF)?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».