MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399999015 · doi:10.9707/1944-5660.1698

A Foundation’s Theory of Philanthropy: What It Is, What It Provides, How to Do It – With 2024 Prologue

2024· article· en· W4399999015 sur OpenAlexaff
Michael Quinn Patton, Nathaniel Foote, James Radner

Notice bibliographique

RevueThe Foundation Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrologueFoundation (evidence)Political scienceHistoryLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editor’s Note: This article, first published in print and online in 2015, has been republished by The Foundation Review with minor updates. This article argues that philanthropic endeavors should be undergirded by a theory of philanthropy. Articulating a theory of philanthropy is a way for a foundation to make explicit what is often only implicit, thereby enabling internal and external actors to pose and resolve significant questions, understand and play important roles more fully and effectively, and improve performance by enhancing alignment across complex systems. A theory of philanthropy articulates how and why a foundation will use its resources to achieve its mission and vision. The theory-of-philanthropy approach is designed to help foundations align their strategies, governance, operating and accountability procedures, and grantmaking profile and policies with their resources and mission. Some 30 elements that can feed into a comprehensive theory of philanthropy represent a customizable tool for exploring the issues foundations face. A foundation can use the tool to gather data and perspectives about specific aspects of its heritage and approach; what is learned in addressing the elements can then be synthesized into a succinct and coherent theory of philanthropy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Foundation ReviewMême sujetNonprofit Sector and VolunteeringTravaux en français237 207