Doing good better: public policy for disaster philanthropy
Notice bibliographique
Résumé
Philanthropy has become an integral component of disaster assistance, complementing the roles of government. In financial terms, the combined contributions of individuals, foundations and corporations are impressive. Among donating households worldwide, 41 per cent give in response to natural disasters (Double the Donation, 2022). Crowdfunding has accelerated the speed and magnitude of giving, as demonstrated by the success of entertainer Celeste Barber in raising over $50 million in a few days from people in more than 75 countries for those affected by the Australian bushfires of 2019– 20 (McGregor-Lowndes, this volume). In the early days of COVID-19, Captain Tom Moore ‘inspired’ others in the UK (and beyond) by attempting to walk 100 laps of his garden before his impending 100th birthday, with the goal of raising L1,000 for the government National Health Service (NHS). He ultimately raised L32 million (Pidd, 2021), although the foundation created by these donations has come under investigation by the charity regulator (BBC, 2022). Over the second year of COVID-19, global donations from foundations, corporations and high net worth (HNW) individuals to address the global pandemic topped over $20 billion, eclipsing giving to all other previous crises (Candid and CDP, 2021). While philanthropy is not – and should not pretend to be – a substitute for government funding and action in times of disasters, it offers some distinctive advantages over governments, as well as benefits to donors and those affected by disasters. Funds can be raised rapidly on an international scale, often without negotiation of jurisdictional boundaries or political considerations. Disbursements can be directed to local organisations to facilitate community-specific and place-sensitive responses. Donations may have few restrictions on their use and can facilitate risk-taking in a way that governments cannot. For donors, giving enables expression of shared grief and loss (McLean and Johnes, 1999), and produces a ‘warm glow’ that has a positive spillover effect on other giving, lifting rather than detracting from donations to other causes (Brown et al, 2012; Rooney, 2017; Scharf et al, 2021). It can enhance social capital with community-driven action (Xiang et al, 2021), thus contributing to longer-term organisational and community resilience. Corporate support and engagement with local business has been shown to restore market functioning and help local economies bounce back following a disaster more quickly than can government intervention (Ballesteros et al, 2017).
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 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 | 0,021 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,024 |
| Communication savante | 0,029 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,058 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,010 |
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 ».