Using Foundation Capital for Good: Opportunities in the Balance Sheet
Notice bibliographique
Résumé
Foundations increasingly use their full balance sheets to unlock more of their capital for good. They look beyond conventional grantmaking to pursue their charitable purposes in many ways that exemplify innovative, full-balance sheet approaches: investing in nonprofit and for-profit companies that offer clear social and financial returns; investing their corpus in companies whose products and services align with their missions; using social bonds to inject new resources into their programs; offering guarantees to help grantees manage risk; and avoiding companies whose practices run counter to their grantees’ efforts. This article looks at the structures, pathways, and tools for foundations wanting to use all their assets and strategies to enhance their positive impact, describes the context in which these efforts are occurring, and provides the landscape of actors and leaders. It also notes countervailing arguments to foundations using their balance sheet or grant dollars for anything but awarding grants mainly focused on opportunity costs and net social impact. In addressing some legitimate concerns, this article offers considerations and suggestions that may help foundations identify and evaluate their investment options. Amid the rapid evolution of impact investing, much remains to be done; there are gaps to fill and value to be created. This article concludes with a discussion of key opportunities and challenges for philanthropic foundations and all investors wanting to ensure a sustainable planet and the well-being of all people.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».