When Shift Happens: Navigating Toward a Framework for Responsible Philanthropic Exits
Notice bibliographique
Résumé
Philanthropy can be a powerful force for social change, with influence extending far beyond the funding period. When foundations decide to cease funding in a specific area, how they exit can significantly impact the field they are leaving in both the short- and long-term. A poorly executed exit risks blindsiding grant partners and communities, damaging key relationships, undermining progress, and potentially leaving the field worse off than it was found. In contrast, a responsible exit can help the work continue long after the foundation ceases its funding. What defines a responsible exit? In this article, learning leaders at three different philanthropies attempt to answer this question by drawing on literature, focus groups, interviews with foundation staff and nonprofit leaders, and their own experiences in philanthropy and the nonprofit sector. The resulting framework outlines seven core elements of a responsible exit to ensure that the ecosystem is as resilient and well-equipped as possible to continue the work when funders step away. This framework is shared with humility and the hope that others will improve upon it as the philanthropic sector advances its practice with a commitment to both equity and the perspectives of grant partners.
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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 | 0,117 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,103 |
| Communication savante | 0,034 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».