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Enregistrement W4406324869 · doi:10.61869/msmr6070

Mutual benefit and status quo processes as governance mechanisms in partnerships between organisations that belong to different sectors and organisational models

2021· article· en· W4406324869 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Taras

Notice bibliographique

RevueJournal of Co-operative Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Governance and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatus quoBusinessCorporate governanceIndustrial organizationProcess managementFinanceEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-operatives are member-owned organisations that follow a set of Co-operative Principles. When they partner with non-co-operative organisations, they risk compromising those principles. However, when partner organisations share those principles in their approaches or aspirations, the partnership generates mutual benefit. Mutual benefit can act as a governance mechanism for the partnership; it promotes co-operation and co-ordination by bringing partners together, maintaining a cohesive strategic direction, and promoting a common vision of the future. Concern for the community, for example, is a co-operative principle but it is also a typical approach among non-co-operatives and the alignment can support the partnership. Close alignment generates a high level of mutual benefit, while broad alignment generates a low level and therefore acts as a weaker mechanism. This article examines the role of mutual benefit in partnerships between the healthcare co-operative Saskatoon Community Clinic (SCC) and several University of Saskatchewan colleges, schools, departments, and divisions. Through these partnerships, the SCC hosts healthcare clinics, specialist healthcare services, and student placements, and generates research. In these cases, co-operation and co-ordination are either supported by a high level of mutual benefit, rely on an available status quo procedure, or are minimised by low interdependence between partners.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0060,042
Communication savante0,0170,022
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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