The Future of Social Economy Leadership and Organizational Composition in Canada: Demand from Demographics, and Difference through Diversity
Bibliographic record
Abstract
L’article qui suit décrit les changements nécessaires et inévitables qui devraient être introduits dans la direction de l’économie sociale au Canada en raison des tendances démographiques et socioéconomiques actuelles. Les deux premières tendances sont macroéconomiques. Il s’agit, respectivement, de l’inégalité croissante des revenus et des restrictions budgétaires de longue durée aux différents paliers de gouvernement. La modification de la réalité démographique au Canada, en particulier la croissance de la population des communautés immigrantes et autochtones, est l’une des tendances socioculturelles majeures. L’économie sociale est un espace contesté et l’une des principales conclusions tirées de l’étude est que les occasions de pouvoir et de direction offerte aux groupes marginalisés et en quête d’équité, se trouvent limitées par les structures du système actuel. Les concepts de capital, d’habitus et de champ de Bourdieu servent de cadres théoriques pour montrer que les systèmes d’appui actuels au démarrage et à l’établissement d’organisations dans le champ de l’économie sociale sont conçus pour maintenir les structures de pouvoir existantes. Des structures de soutien distinctes devraient dès lors être établies.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".