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Enregistrement W4323538735 · doi:10.1007/s11266-023-00564-0

Tracing the Geography of NGOs: Exploring where Canadian Development Organizations Work and Why

2023· article· en· W4323538735 sur OpenAlexaffabout
Heather Dicks, Andrea Paras, Andréanne Martel, Craig Johnson, John‐Michael Davis

Notice bibliographique

RevueVOLUNTAS International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversity of GuelphMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)InterviewDistribution (mathematics)Political scienceKey (lock)Public relationsQualitative researchSociologySocial scienceEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As NGOs have emerged as arguably the most prominent actors within the global development enterprise, their international activities and presence have grown to represent a key area of inquiry for development scholars. Existing literature on the geographic distribution of development NGOs leans heavily on quantitative analysis, which lends little insight into the deeper motivations behind the location-based decisions that these organizations make; this study uses a qualitative lens to fill this gap, shedding light on the question “ Why do NGOs work where they do”? After interviewing representatives from 22 Canadian development NGOs, the research team determined several key catalysts, which shape the geography of these entities. These factors include existing relationships, personal visits, local requests, logistical ease, funder restrictions, documented need, and humanitarian crises. Furthermore, the decision-making framework related to project locations appears to evolve as organizations grow.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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