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Enregistrement W7127041685 · doi:10.9707/1944-5660.1772

When Shift Happens: Navigating Toward a Framework for Responsible Philanthropic Exits

2025· article· en· W7127041685 sur OpenAlexaff
Laila Bell, Stephanie S. Teleki, Jaime Vazquez

Notice bibliographique

RevueThe Foundation Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumilityFoundation (evidence)Work (physics)Equity (law)Field (mathematics)Nonprofit sectorBest practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,117
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1170,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0180,103
Communication savante0,0340,047
Science ouverte0,0090,018
Intégrité de la recherche0,0180,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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