MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,000
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,088
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 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Co-operative StudiesMême sujetCorporate Governance and LawTravaux en français237 207