État des lieux sur la philanthropie subventionnaire québécoise
Bibliographic record
Abstract
Dans l’opinion publique comme dans le domaine scientifique, la définition de la philanthropie est loin d’être univoque. Cet ouvrage présente les résultats de recherches menées entre l’été 2018 et l’été 2021 sur différentes dimensions de la philanthropie subventionnaire québécoise. Elles s’inscrivent dans le programme général de travail mis sur pied par le Réseau de chercheurs universitaires et de partenaires de l’écosystème philanthropique québécois. Divisés en trois parties, les différents chapitres qui composent État des lieux sur la philanthropie subventionnaire québécoise contribuent à l’approfondissement des connaissances du milieu philanthropique québécois et introduisent des perspectives nouvelles, dont le regard autochtone. Plusieurs spécialistes se penchent sur les modalités de gestion des organisations philanthropiques, et surtout, portent une attention critique sur l’effet des interventions de fondations subventionnaires. Cet ouvrage apporte un éclairage à la fois de base et spécialisé sur un secteur hétérogène qui demande à être mieux connu. Il s’adresse à des personnes actives dans le secteur philanthropique, intéressées par ce dernier ou en interaction avec des organisations de bienfaisance ou des fondations subventionnaires.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".