Social purpose enterprises : case studies for social change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Preface 1. Social Purpose Enterprises: A Conceptual Framework JACK QUARTER, SHERIDA RYAN, ANDREA CHAN Section A: Marginalized by Stigma 2. Common Ground Co-operative: Supporting Employment Options FRANCES OWEN, ANNE READHEAD, COURTNEY BISHOP, JENNIFER HOPE, JEANNETTE CAMPBELL 3. When the Business is People: The Impact of A-Way Express Courier KUNLE AKINGBOLA 4. Miziwe Biik Case Study: Microloans in the Urban Aboriginal Community MARY FOSTER, IDA BERGER, KENN ROSS, KRISTINE NEGLIA 5. Groupe Convex: Measuring its Impact USHNISH SENGUPTA, CAROLINE ARCAND, ANN ARMSTRONG Section B: Women on the Social Margins 6. Inspirations Studio at Sistering: A Systems Analysis AGNES MEINHARD, ANNIE LOK, PAULINE O'CONNOR 7. Micro-Entrepreneurs in Economic Turbulence: The Alterna Savings Micro-Finance Program EDWARD T. JACKSON, SUSAN HENRY, CHINYERE AMADI 8. Canadian Immigrants and their Access to Services: A Case Study of a Social Purpose Enterprise MARLENE WALK, ITAY GREENSPAN, HONEY CROSSLEY, FEMIDA HANDY 9. Wellbeing of Childcare Workers at the Learning Enrichment Foundation, a Toronto Community Economic Development Organization ANDREA CHAN, ROBYN HOOGENDAM, PETER FRAMPTON, ANDREW HOLETON, EMILY POHL WEARY, SHERIDA RYAN, JACK QUARTER Section C: Urban Poor and Immigrants 10. Doing Markets Differently: FoodShare Toronto's Good Food Markets MICHAEL CLASSENS, J.J. MCMURTRY, JENNIFER SUMNER 11. Stakeholders' Stories of Impact: The Case of Furniture Bank ANDREA CHAN, LAURIE MOOK, SUSANNA KISLENKO 12. Northwood Translation Bureau JENNIFER HANN, DANIEL SCHUGURENSKY Section D: Youth 13. Market-based Solutions for At-Risk Youth: River Restaurant RAYMOND DART 14. Social Purpose Enterprises: A Modified Social Welfare Framework JACK QUARTER, SHERIDA RYAN, ANDREA CHAN Contributors
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle