<b>Plaidoyer pour la philanthropie : </b><b>Comprendre l'impact, les défis et l’indispensable évolution du secteur philanthropique canadien</b>
Bibliographic record
Abstract
Le travail des organismes à but non lucratif est transformationnel, qu'il s'agisse de l'impact concret à l’échelle local dans nos communautés, à l’impulsion donnée au changement par les organismes nationaux aux niveaux les plus élevés.Mais le secteur philanthropique n'existe pas sans examen critique. « La pandémie a mis en lumière l'important travail des OBNL, mais elle a aussi démontré les failles dans notre environnement opérationnel », souligne le document d'Imagine Canada de 2022 intitulé « Notre diversité, notre force ».Alors que tous les secteurs de l’économie doivent envisager leur avenir dans un paysage post-pandémique, le secteur philanthropique doit en faire tout autant. Il doit se pencher sur des sujets d’ordre général, tels que les défis du financement; le travail à accomplir en matière d'équité, de diversité et d'inclusion et la manière de créer des espaces sûrs pour les équipes et les parties prenantes; l'attraction et la rétention des meilleurs talents; la transparence au sein des opérations; et l'ajustement de la trajectoire afin d'être pertinent et d'avoir un impact dans l'avenir.En utilisant diverses méthodes de recherche, Global Philanthropic Canada a choisi d’impliquer des praticiens, des dirigeants et des observateurs du secteur philanthropique au Canada.Pour en savoir plus : https://fr.globalphilanthropic.ca/
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.007 |
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".