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Enregistrement W4252502749 · doi:10.32920/ryerson.14636016

Employer supported volunteering programs in large corporations

2021· preprint· en· W4252502749 sur OpenAlexafffundabout
Agnes Meinhard, Femida Handy, Itay Greenspan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityVictoria Park
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSocial economyPublic sectorPrivate sectorConceptualizationRevenueGeneral partnershipVoluntary sectorGlobalizationState (computer science)EconomyBusinessEconomicsMarket economyEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term Social Economy has been used for years to describe a segment of the economy that is neither driven by the profit motives of private interests, nor owned by the state to serve public interests. Often referred to as the third sector, (distinct from the private for-profit sector and public sector) it defies clear boundaries (Moulaert & Ailenei, 2005). Thus definitions of the social economy vary. In the US the term social economy is not used at all; there the third sector refers strictly to organizations that adhere to the non-distribution-of-profits rule stipulated by the US Internal Revenue System (Graefe, 2006). In Quebec, the term Social Economy has been in use for several decades, but refers to a partnership between state and third sector organizations and an exercise in stemming the tide of neo-liberal globalization (Graefe, 2001). In Ontario and the rest of Canada, reference to a Social Economy is more recent and the concept is applied in a broader manner, in keeping with some European notions of the Social Economy (Fonatan & Shragge, 1997). This broader conceptualization eschews strict adherence to non-distribution stipulations and includes cooperatives and social enterprises in addition to nonprofit organizations. Keywords: CVSS, Centre for Voluntary Sector Studies, Working Paper Series,TRSM, Ted Rogers School of Management Citation:

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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