Pengestrømmer i frivillig sektor : Befolkningens gaver og lokallagenes økonomi
Notice bibliographique
Résumé
Det har vært en nedgang i antall lokale og regionale lag og foreninger fra omtrent 96 700 i 1997 til 81 100 i 2009. Tro- og livssyn har gått tilbake, mens idrettslag og grendelag og velforeninger har gått fram. Overfø-ringer direkte fra det offentlige utgjør fremdeles bare 16 – 17 prosent av inntektene som i 1997. Den ekstra «frivillighetsmilliarden» som kompensasjon for spilleautomatforbudet har imidlertid endret inntektssammen-setningen i noen organisasjonskategorier. Generelt er imidlertid lokallagene fortsatt bemerkelsesverdig flinke til å skaffe inntekter på egenhånd, enten det er gjennom dugnadsbaserte, inntektsbringende aktiviteter og arrangementer eller gjennom lotterier og innsamlinger. Dette er en viktig årsak til reell vekst i driftskost-nader og betalt sysselsetting.\n\nTre av fire norske husstander gir penger til frivillige organisasjoner i løpet av et år, omtrent like mye som i seks andre, forholdsvis rike land vi sammenligner med. Det imidlertid bare Frankrike som har litt lavere median gavebeløp. I Nederland, Canada og Australia er det dobbelt så stort, i Storbritannia er det tre gang-er så stort, og i USA fire ganger så stort. Det er dessuten stor ulikhet mellom inntektsgruppene. Både fami-liesituasjon, kulturell og sosial kapital bidrar til å forklare dette. Tros- og livssynsorganisasjoner og interna-sjonale organisasjoner appellerer i sterkest grad til de med høy og middels inntekt.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,132 | 0,061 |
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 ».