Gross Domestic Philanthropy : An International Analysis of GDP, Tax and Giving
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to update findings previously published by CAF in 2006 around international comparisons of charitable giving, and to provide an analysis of the relationship between GDP, tax and giving within a number of countries. The purpose of this paper is not to provide all the answers but merely to act as a document which will hopefully stimulate further discussion and understanding around this important issue. Throughout, it should be borne in mind that we have conducted the analysis amongst 24 countries. The key findings from this analysis of 24 countries are: The top four countries in terms of charitable giving by individuals as a percentage of GDP are the United States of America, New Zealand, Canada and the United Kingdom.Generosity is not restricted to the Western economies analysed, showing that giving can be a global phenomenon.Two of the BRICS countries (Russia and India) appear in the Top 10 of countries analysed, indicating the potential of transitional economies to be future leaders in providing charitable resources.There is no significant correlation between levels of taxation and government spending and the amount given to charity across all taxes looked at, with the exception of employer social security charges.There is a correlation between charitable giving and other aspects of giving such as volunteering time and helping a stranger backing up other data sources which have shown that those who volunteer their time are more likely to give monetarily to charity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».