The Influence of Outcomes-based Funding Models on Two Large Canadian Non-profit Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Through a qualitative case study of two large non-profit organizations, the purpose of this research was to understand and explore how non-profit organizations are being influenced by outcomes-based funding models. During the last two decades, there has been increasing pressure on non-profit organizations to demonstrate the impact of their programs, often as a condition for receiving funding from the government and non-government funders. Traditionally, non-profit organizations have been delivering programs through staff and volunteers (inputs) and measuring success through the number of individuals participating in the programs (outputs). The mission and vision of non-profit organizations are often broad and to assess the organizations’ success by solely measuring the number of participants in a program has been questioned for some time thus leading to a shift towards outcomes measurement process. The outcomes measurement process is a type of evaluation that is focused on measuring how the programs impact the lives of participants lives rather than what the program does for the participants in terms of delivery of activities. More recently, both government and non-government funders have changed their funding models to be outcomes-based and requiring organizations to demonstrate short-term, medium-term or long-term impact of their programs on the participants. The findings of this research study indicate that there is a need for further collaboration and open communication between funders and the non-profit organizations to resolve the tensions between the purpose of outcomes-based funding models and the capacity needed to meet those funding requirements. The study also highlighted the need for different funders to collaborate with one another to support the non-profit organizations in their work on outcomes measurement for measuring short-term, medium-term or long-term impact of their programs. The organizations too need to take leadership on the outcomes-measurement work for their own organizational learning, strategic thinking and planning. While the findings of this study cannot be generalized, they are suggestive and have implications that will be of interest to anyone working in the non-profit sector and not only to funders and leaders of non-profit organizations.
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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 | 0,027 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».