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Enregistrement W7157507316

Community Foundations as Agents of Transformational Change: Lessons for Fondazione Caterina Dallara (Italy)

2022· article· en· W7157507316 sur OpenAlexaboutno aff
Irene Valotti

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative and Sustainable Housing Initiatives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipParticipatory action researchCivil societyCitizen journalismBridge (graph theory)Space (punctuation)Foundation (evidence)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research and practice show that community foundations are well positioned to address controversial issues and take risks. Fondazione Caterina Dallara is a newborn community foundation in the Ceno valley of Italy with the mission to promote the social and cultural growth of the territory and its community. This paper addresses some of the challenges in the region and how they can be resolved by leveraging existing resources. In working in the area, Fondazione Caterina Dallara has carried out a community needs analysis, started the design of its headquarters, supported several civil society organizations through small grants, and sponsored a student exchange program. Using a mix of case studies illustrating the importance of strengthening civil society organizations, increasing youth participation, and utilizing the role of the space as community builder, this study draws from a wide geographic spread including Mexico, Brazil, Uganda, Northern Ireland, Canada, Armenia, Bosnia and Herzegovina, Switzerland, India, and Ukraine. The research presented in this piece points to new, creative, and flexible ways to solve social problems in relation to one another and through a participatory approach along with the community. Recommendations for community foundations include taking on a knowledge-driven approach, inhabiting the role of communicators, bridge builders, and advocates, as well as prioritizing networking with other community foundations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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