Executive compensation in charitable organizations: a \ncomparison of media coverage and actual practice in Canada
Notice bibliographique
Résumé
According to the Canada Revenue Agency, there are over 80,000 registered charities \ncompeting for donations from organizations and private citizens to raise funds for their charitable \nmandate and to cover their operating expenses. A threat in the form of negative perceptions \nnoted by the media poses a risk to these charitable operations as one media perception highlights \nissues with exorbitant executive compensation in the charitable sector (Blumberg, 2018). Given \ncharitable organizations are dependent on organizations and citizens for donations, media \nattention related to high compensation levels within a charitable organization, may threaten their \nability to raise funds needed to achieve their mandate. \nMy thesis consisted of three distinct phases. In Phase 1, publicly available media articles \nwere thematically analyzed to determine the core concepts that are discussed by the media that \nhave the potential to shape public perception to compensation within charitable organizations. \nPhase 2 consisted of analyzing the compensation data of nearly 20,000 Canadian charities to \ndetermine the actual practices of executive compensation in Canadian charitable organizations. \nFinally, Phase 3 quantitatively analyzed the compensation data of the organizations discussed in \nthe media articles of Phase 1, to identify if the media is accurately representing the Canadian \naverages. The findings of these three phases revealed that the media is not accurately portraying \nthe executive compensation practices of many of the not-for-profits organizations in Canada. \nMy thesis significantly adds to the areas of research surrounding executive compensation \nwithin the charitable sector, as it is one of the first studies to assess the accuracy of the media \ncoverage on executive compensation within the charitable sector and how this may shape the \npublic’s perception on executive compensation. My thesis also provides a novel framework for charitable organizations to better benchmark their executive compensation levels to \norganizations of similar size based on Canadian averages.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».