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Enregistrement W7023813765

The Practice of Place in Philanthropy: Grantmaking by Private Foundations in Canada and Australia

2022· other· en· W7023813765 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyFoundation (evidence)Private sectorVariety (cybernetics)NegotiationInterdependenceFocus (optics)Reciprocity (cultural anthropology)Element (criminal law)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective models of place-based funding remain conceptually unresolved. Place-based, collective impact initiatives are increasingly recognised for creating long-term systems change, yet the role of philanthropy, specifically private foundations, in supporting, advocating for and catalysing change is underexplored (Husted et al., 2021). This paper provides insights into the internal factors influencing a private foundation’s approach to place-based work. Interest in place as an animating concept is beginning to permeate research in philanthropy (Hopkins & Ferris, 2015; Never & Westberg, 2016; Pill, 2017; Williamson et al., 2021). However, we know little about place-based grantmaking by private foundations, which unlike community foundations are not inherently rooted in place. Where, and at what scale, do private foundations focus their grantmaking? With what purposes and what effects? The concept of being place-based as an effective model of grantmaking needs to be more fully analyzed, conceptually and empirically. This paper draws on the expanding literature on place-based analysis to conceptualize and assess grantmaking practices of private foundations, comparing Canada and Australia. We first describe a three-part typology of the concept of being ‘place-based,’ in contrast to being cause-oriented. 1) ‘Proximate’ involves support for organizations and causes familiar to private foundations by mere geography – giving where they live, without a strategy for social or systems change (Glückler & Ries, 2012). 2) A more intentional ‘strategy-based’ approach necessitates greater engagement and commitment over time, and involves selecting locales to benefit from foundation support. These may be close to foundation offices or more distant communities, . 3) A ‘systems-change x place’ approach entails investing in deeper knowledge about community and place, collaboration and committing for a longer term. We then ask: do private foundations concentrate on one, or a mix, of these place-based grantmaking approaches ? Is there an underlying strategy, and what are the implications for foundations and grantees? Two key factors are hypothesized to explain more place-engaged strategic and systems change approaches: foundation leadership, and idea transfer and learning. Specifically, we argue that when boards and senior managers include younger and more diverse leaders, foundations are more likely to move beyond the proximate. We also anticipate a contagion or transfer effect whereby foundations emulate effective place-based models of peer foundations. Our empirical analysis examines grantmaking by 25 private foundations in each of Canada and Australia over the past decade. For Canada, data on the locations of grants are geocoded from annual charitable tax returns, which include the amount and recipient of every gift. For Australia, data are compiled from multiple public and organizational records. Content analysis of foundations’ and grantees’ websites and annual/evaluation reports is then used to assess the purpose and underlying strategy of these grants, and compare practices to the typology. By delineating and comparing place-based grantmaking practices of private foundations in Canada and Australia, we provide empirical evidence of communities and funders working collectively to tackle entrenched and complex problems.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0270,021
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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