“The Fuzzy Feeling Isn’t There”: Version One of the Cooperative PerformanceIndicator Tool Misses the Mark for Micro Coops, Eric M. Gosselin
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».