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Enregistrement W4385190615 · doi:10.32920/23739564.v1

Not Profiting from Precarity: The Work of Nonprofit Service Delivery and the Creation of Precariousness

2023· preprint· en· W4385190615 sur OpenAlexaffabout
John Shields, Donna Baines, Ian Cunningham, John Campey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Metropolitan UniversityCentre for Social Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityPrecarious workNonprofit sectorService (business)Tertiary sector of the economyPublic relationsMeaning (existential)PhenomenonWork (physics)BusinessPolitical scienceSociologyEconomic growthMarketingGender studiesEconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This paper examines the impact of precarity on the nonprofit service providing sector (NPSS). Using in depth qualitative interviews, recent empirically-based surveys of the Ontario nonprofit sector and key academic and grey literature, we explore the deeper meaning of precarity in this sector. We contend that the NPSS is a unique, and in many respects, an ideal location in which to explore the workings and impact of precarity. Looking at the nonprofit sector reveals that precarity operates at various levels, the: 1) nonprofit labour force; 2) organization structure and operation of nonprofit agencies; and, 3) clients and communities serviced by these nonprofit organizations. By observing the workings of precarity in this sector, precarity is revealed to be far more than an employment based phenomenon but also a force that negatively impacts organizational structures as well as vulnerable communities.<br> </p>

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)0,002
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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