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Enregistrement W4296356170 · doi:10.46692/9781447356707.005

Collaborative philanthropy and doing practically relevant, critical research

2022· other· en· W4296356170 sur OpenAlexaboutno aff
Angela M. Eikenberry, Xiaowei Song

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The purpose of this chapter is to draw on experience doing collaborative philanthropy research, specifically on giving circles or giving collaboratives (GCs), to argue for doing practically relevant and critical research despite the potential challenges, such as philosophical and political tensions. GCs are collaborative forms of philanthropy in which members pool donations and decide together where these are given. They also frequently include social, educational and engagement opportunities for members, connecting them to their communities and to one another (Eikenberry, 2009). One example of a US-based GC is Washington Womenade, which holds regular volunteer-organised potluck dinners where attendees donate $35 to a fund that provides financial assistance to individuals (primarily women) who need help paying for things like prescriptions, utility bills and rent. In 2002, a Real Simple magazine story (Korelitz, 2002) on Washington Womenade led to the creation of dozens of unaffiliated Womenade groups across the country. This article also inspired Marsha Wallace to start Dining for Women, which is now a national network of more than 400 chapters across the US in which women meet for dinner monthly and pool funds they would have spent eating out, to support internationally based grassroots programmes helping women around the world. Another example of a GC in the UK is BeyondMe. It started in 2011 in London, made up of small groups or teams of young professionals affiliated with a particular corporation (for example, Deloitte or PwC) who select a charity or social enterprise with which to partner for the year, providing funding and professional pro bono support. Members of the team give £15 per month, with total funding to the beneficiary organisation amounting to between £3,000 and £5,000, and volunteer support of around 150 hours. Beneficiary organisations supported in the past include those helping jobless young offenders, homeless youth, women who have experienced abuse and sexual exploitation, and street and other marginalised youth, helping them to build businesses. It is impossible to say how many GCs exist, because of their grassroots nature; however, by many indications they are growing in number around the world. Dean-Olmsted, Benor and Gerstein (2014) estimate that one in eight American donors have participated in a GC. An increasing number of GCs operate in Canada, Japan, South Africa, Australia, India, China, Japan, Romania, Bulgaria, the UK, Ireland and elsewhere.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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