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Enregistrement W4244559647 · doi:10.36830/ijcam.20194

“The Fuzzy Feeling Isn’t There”: Version One of the Cooperative PerformanceIndicator Tool Misses the Mark for Micro Coops, Eric M. Gosselin

2019· article· en· W4244559647 sur OpenAlexaffabout
Eric Gosselin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Co-operative Accounting and Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingPsychologyFuzzy logicComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study test-ran the newly developed Cooperative Performance Indicator (CPI) tool on three community bicycle shop cooperatives (Bike Coops) in order to examine its applicability to micro, nonprofit coops.Three Bike Coop directors were individually interviewed in a semi-structured fashion while they were completing the CPI tool.The respondents are located in three different regions of Canada: the Prairies, Québec and Atlantic Canada.The analysis suggests that the CPI tool is inadequate at measuring the performance of coops of all sizes.The tool misses the mark when it comes to Bike Coops which are micro, non-profit coops.First, the CPI pilot project participants (PPPs) facilitated by the Centre of Excellence in Accounting and Reporting for Cooperatives (CEARC) will need to rethink the questions in the CPI tool to make them more applicable to micro, non-profit coops like Bike Coops.Second, community Bike Coops need to start tracking more data based on cooperative principles.The CPI tool has not yet been made public; therefore, this research is the first to gather qualitative data from coop actors who are not part of the PPPs involved in the development of the CPI tool.Eric Gosselin embarked on a career in the music business after completing a B.Comm.(Hons) at the University of Manitoba.Unbeknownst to him and his bandmates, they were operating as a worker co-op.Later, Eric co-founded a multistakeholder community bike shop, Coop Vélo-Cité.He then supervised the complete renovation of the bike shop, with Sun Certified Builders Cooperative, that transformed the shop into an ultra energy efficient space.Eric loves design: thinking, art, bikes and buildings.Eric recently graduated from the Masters of Management, Co-operatives and Credit Unions program at Saint Mary's University.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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