Le "temps zéro" du Projet Impact Collectif (PIC) : les premiers temps du partenariat et de l'opérationnalisation : rapport sommaire
Bibliographic record
Abstract
Le Projet Impact Collectif (PIC) est une initiative collaborative de soutien philanthropique qui se décrit comme un accélérateur du développement des communautés à Montréal. En date de janvier 2017, le PIC mobilisait huit partenaires philanthropiques : l’opérateur, Centraide du Grand Montréal (Centraide), et sept (7) fondations subventionnaires qui agissaient à titre de partenaires financiers. Trois partenaires non financiers sont également membres du comité de pilotage du PIC. Par une mise en commun de moyens financiers et non financiers, le PIC entend intensifier et assurer une plus grande cohérence au soutien accordé aux démarches collectives et intégrées de développement qui sont présentes dans des quartiers situés sur l’île de Montréal. La présente étude fut réalisée dans le cadre de l’évaluation globale du PIC, dont l’objectif principal, outre le soutien aux collectivités locales montréalaises, demeure pour les partenaires l’apprentissage stratégique autour de quatre dimensions : les stratégies de soutien aux communautés, le partenariat, l’influence régionale de l’initiative, et le modèle d’action philanthropique mis de l’avant. L’étude situe les intentions initiales et reconstitue les moments clés de la période de conception et de mise en opération du PIC. Entre autres, l’étude porte son regard sur la formation et l’évolution du partenariat en posant les questions suivantes. Quelle identité le PIC assume-t-il, et veut-il réaliser? Comment les acteurs du système d’action du PIC accueillent-ils et comprennent-ils l’opportunité que représente cette initiative? L’étude dégage des constats afin de permettre des prises de conscience et des ajustements dans l’action. Elle donne également certains points de repère initiaux à partir desquels d’autres activités d’évaluation pourront être conçues pendant les prochaines années de l’initiative. Entre septembre 2016 et mars 2017, les auteurs ont consulté des écrits pertinents et réalisé 25 entretiens avec des partenaires, des informateurs clés et des représentants des milieux admissibles à un soutien. Leur travail a été encadré par un comité de suivi composé de représentants de Centraide et d’une personne ressource désignée.
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 | 0.016 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".