The Ecology of Place-Based Impact Investing Ecosystems and Enabling Environments in Non-Metro Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Place-based impact investing ecosystems can be described as complex living systems. This research focuses on examining place-based impact investing ecosystems and enabling environments in non-metro Canada. A model emerged from this research called the Place-Based Impact Investing Ecosystem and Enabling Environment (PIIE) model. The intent for PIIE is to provide a holistic understanding of the ecology of these systems, capturing multi-level interactions within complex systems where place-based impact investing ecosystems and enabling environments exist. The PIIE model consists of a macro, meso, and micro level, and addresses gaps in the literature. PIIE positions a macro-level understanding of the influence of dominant political ideologies on policy development, global markets on investment and the influences of globalization on (national, provincial, and municipal) economies, and sustainable development's role in the broader development of impact investing by fostering social innovation. The meso-level provides an opportunity to analyze pressures created by political ideologies on policy development, and its influence on enabling environments, the economies where place-based impact investing and ecosystem development exist, and the social innovation that cultivates the development of tools used to address complex challenges. The micro-level situates the three main components essential for place-based impact investing ecosystem development. Place is at the centre of PIIE, illustrating the most essential component- the intent to create an impact in the communities they serve.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».