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Enregistrement W4410211442 · doi:10.1111/cag.70015

Valuing a new “good”: Debates over the value of the social good in Canada's Social Finance Fund

2025· article· en· W4410211442 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dan Cohen

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésValue (mathematics)EconomicsFinanceSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite promises of blending financial returns and social good to produce positive impact, what distinguishes “social” finance from the more traditional financial sector is ambiguous and often contested. Indeed, while financial returns are easily quantified and defined, the idea of a social return contains a plurality of understandings of how the social good is valued, who has power over its valuation, and its relative worth in comparison to financial returns. This article addresses this tension through examining how the concept of the social good has been understood and contested in the creation of Canada's Social Finance Fund. Using the creation of the fund in 2018 as a departure point, I outline the results of 37 interviews with social finance participants including representatives from social purpose organizations, intermediaries, and investors. Based on these interviews, I argue that struggles over how to value the social good hinge on the geographic imaginaries of those involved in the sector, power relations that privilege investors, and the models of organization which are embedded in existing investment systems. However, despite the relative power of investors, the need for social sector buy‐in allows non‐profits and service providers to influence how ideas of the social good manifest in valuation processes .

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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