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Enregistrement W6981289894

The Ecology of Place-Based Impact Investing: Examining Place-Based Impact Investing Ecosystems and Enabling Environments in Non-Metro Canada

2023· dissertation· en· W6981289894 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval Philosophy and Theology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact investingSustainabilityLeverage (statistics)Context (archaeology)Investment (military)Economic impact analysisWork (physics)Supply chainNatural capital
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-metro Canada is under tremendous pressure, navigating a global pandemic, rising cost of living, inflation, a collapsing healthcare system, skilled labour and housing shortages, supply chain issues, and the impacts of climate change. The current economic, business, and finance systems are built on capital accumulation. These systems perpetuate exploitative and extractive markets that deepen inequity, systemic racism, environmental degradation, social and economic injustice. Place-based approaches provide context for complex and interconnecting issues at a local level; by providing a place-based lens, interventions can be targeted, leveraging investment capital to create impact outcomes for the communities they serve. Place-based approaches also leverage community assets, connecting networks, skills, knowledge, and opportunities for co-creation and collaboration. However, critical to the viability, depth of impact, and sustainability of place-based investment are supportive ecosystems. Place-based impact investing ecosystems are complex, living systems that can be responsive to and influence the environments in which they exist. Since the 1980s, neoliberal economic restructuring, devolution of programs and services, and precarious funding and financing has eroded non-metro resilience. This has directly impacted the ability for non-metro communities to have robust and healthy enabling environments for place-based impact investing ecosystems. This research uses a grounded constructivist methodology to examine place-based impact investing ecosystems and enabling environments in non-metro Canada. The contributions of this work address gaps in literature on the understanding of place-based impact investing ecosystems, the composition, and the enabling forces in non-metro Canada. This research also contributes to understanding the opportunities and limitations of current policy, and the role that coherent policy has in developing enabling environments. Place-based impact investing ecosystems can be described as a complex living system. A model examining the ecology of place-based impact investing ecosystems emerged from this research, and contributes to understanding multi-level macro, meso, and micro influencing factors of place-based impact investing ecosystems and enabling environment development. The place-based impact investing ecosystem and enabling environment (PIIE) model contributes to the field by situating a macro-level understanding of the influence of dominant political ideologies on policy development, global markets on investment, the influences of globalization on (national, provincial, and municipal) economies, and the role that sustainable development has in fostering the broader development of impact investing through social innovation. The meso-level provides an opportunity to analyze pressures created by political ideologies on policy development, including influence on the development of enabling environments, the economies where place-based impact investing and ecosystem development exist, and the social innovation that cultivates 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 impact in the communities they serve.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2023
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