De la promesa de los Objetivos de Desarrollo Sostenible a la acción: El Caso de las Fundaciones Comunitarias en Canadá
Bibliographic record
Abstract
La Agenda 2030 de las Naciones Unidas crea una oportunidad para que las fundacionesfilantrópicas sean más colaborativas ytransformadoras en su trabajo hacia los objetivosglobales. Así, desde 2016, el grado en que lasfundaciones adoptan el marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en su funcionamiento se ha convertido en un tema de interés. Aunque lasinvestigaciones basadas en encuestas y casosmuestran un aumento de las tasas de adopción por parte de las fundaciones y existen variasherramientas para ayudarlas a actuar en pro delos objetivos, faltan pruebas sistemáticas sobrelos propósitos y los procesos de adopción de losODS entre las fundaciones. Este vacío es especialmente relevante para lasfundaciones comunitarias, ya que se han propuesto como defensoras naturales de laAgenda 2030. Este artículo aporta un contextoglobal y nacional al proceso de adopción de losODS por parte de las fundaciones comunitariascanadienses a través de un estudio de caso múltiple, remontándose a sus orígenes ydesentrañando sus antecedentes, facilitadores yefectos durante la fase inicial de implementación.Se presta especial atención al papeldesempeñado por la acción colectiva de lasFundaciones Comunitarias de Canadá, por losactores de base y por las prácticas innovadorasen ese proceso de adopción. Las conclusiones apuntan a que la innovación social ascendente, originada en el trabajo de los movimientos sociales de base y difundida horizontalmente por Fundaciones Comunitarias de Canadá a sus fundaciones miembros, es un antecedente clave. Las dinámicas de colaboración duraderas en las que participan las fundaciones comunitarias, el compromiso previo con la recopilación de datos y un marco de medición compartido, y el espacio para el debate local y la adaptación en torno al marco se identifican como factores clave para la adopción. Por último, los primeros efectos de la adopción con fines de mapeo, reporte y alineación incluyen la reformulación del trabajo actual y la promoción de nuevas actividades y roles de liderazgo, allanando el camino para nuevos partenariados, y proporcionando una estructura de planificación coherente y un enfoque estratégico para la concesión de ayudas.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".