Nonprofits and community resilience during a pandemic: a France-Quebec perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article examines the links between nonprofits and communities’ resilience during the COVID-19 crisis. Previous research on resilience has overlooked nonprofits, with limited studies on their ongoing resilience processes. While nonprofits’ potential to lead their communities’ resilience has been highlighted, we know little about how this potential can be fully achieved. Design/methodology/approach Nonprofit’s potential to lead their communities’ resilience has been highlighted. Yet, nonprofits are also deeply affected by crises, and little is known about their organizational resilience. This study explores the interplay between nonprofits’ organizational resilience and community resilience in the face of crises. We draw from an international comparative case study based on two participatory research designs in France and Quebec during the Covid-19 crisis. Findings The results highlight similarities and differences in how nonprofits’ developed organizational resilience capabilities. These different organizational resilience processes affected in return the reactive and proactive roles the nonprofits could play in community resilience. Research limitations/implications Limitations of the research method include its time boundaries, the specificity of the Covid-19 crisis, which differs from natural hazards which are traditionally studied in the resilience literature (e.g.: Roberts et al., 2021). The unicity of the cases fits the comprehensive purpose of the study, and generalizations of the results are limited. Practical implications Empirically, we offer an original approach of nonprofits and community resilience as ongoing interdependent processes. Originality/value The article contributes to the organizational resilience literature in refining how nonprofits’ characteristics and embeddedness in their community affect their development of resilience capabilities. We theorize the dynamic reciprocal links between nonprofits and community resilience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».