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Enregistrement W7015307143

State-Funded Feminism: A Methodology\nfor the History of Public Funding for\nCanada’s Voluntary Sector

2022· article· en· W7015307143 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueProject Muse (Johns Hopkins University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)State (computer science)Public fundingDiversity (politics)Public sectorTurnoverVoluntary sector
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolving digital tools are opening new avenues of inquiry for historical research. This research note provides a methodology for collecting historical data on government grants to non-governmental organizations. State funding has had a profound impact on the voluntary sector since the 1960s. The women's movement, in particular, has been deeply impacted by the state's intervention into the voluntary sector. Using grants data has the potential to provide unique insights into the dynamics between the state and civil society. Among other things, it enables historians to track organizations over time periods and jurisdictions; to document the diversity of organizations in the voluntary sector; to identify new organizations for historical research; and to compare funding trends among organizations or governments by region, time period, and issue area. The methodology presented in this study includes the use of digital tools to collect, process, and analyze grants data from multiple levels of government while sharing some preliminary findings on the impact of state funding on the women's movement in Canada since the 1960s. The data reveal, among other things, how state funding has fostered the proliferation of voluntary organizations and privileged certain organizations within the movement as well as vast disparities in funding among regions within Canada. Résumé: Les outils numériques en constante évolution ouvrent de nouvelles voies d'investigation à la recherche historique. La présente note de recherche expose une méthode de collecte de données historiques sur les subventions de l'État aux organisations non gouvernementales. Le financement public a eu une incidence profonde sur le secteur bénévole depuis les années 1960. Le mouvement des femmes, en particulier, a été profondément marqué par l'intervention de l'État dans le secteur bénévole. L'utilisation des données sur les subventions peut fournir un aperçu unique de la dynamique entre l'État et la société civile. Elle permet par exemple aux historiens de suivre les organisations au fil du temps ainsi que par province ou territoire; de montrer la diversité des organisations du secteur bénévole; d'en découvrir de nouvelles sur lesquelles faire de la recherche historique; de comparer les tendances du financement selon le groupe ou le gouvernement par région, par période ou par centre d'intérêt. La méthode présentée ici comprend l'utilisation d'outils numériques pour collecter, traiter et analyser les données sur les subventions provenant de plusieurs ordres de gouvernement. L'article livre aussi certaines conclusions préliminaires sur l'effet du financement public sur le mouvement des femmes au Canada depuis les années 1960. Les données révèlent entre autres que le financement public a favorisé la prolifération des organisations bénévoles et privilégié certaines d'entre elles au sein de ce mouvement et qu'il existe de grandes disparités de financement entre les régions du Canada.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0090,020
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
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