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慈善与可持续发展报告(98页)

行业报告下载 2020年10月29日 07:51 9 管理员

本阶段采用人工校对的方法提升大额项目的分类准确率;同时,通过在培训机器学习 的过程中加入关键字的“包含”和“排除”算法,提升整体数据库的分类准确度。最终算 法涉及各个 SDGs 下共 382 个关键字,包括 323 个“包含”关键字和 59 个“排除”关键字, 关键字可在本报告的附录 1 查看。与本报告同时发布的实时基金会 SDGs 平台(sdg.foundationcenter.org.cn)提供了 2015-2018 年度基金会数据的动态可视化的呈现,全面展示了 2015-2018 年中国基金会所 执行的项目在各个 SDG 下的分布情况、此部分慈善资金对各个 SDG 的贡献、以及中国基 金会推动 SDGs 在中国实现的机遇与挑战。本阶段更新后的平台主要围绕时间和空间两个 维度进行数据呈现,并以基金会数量、项目数量和项目支出金额为三个核心指标进一步呈 现基金会推动可持续发展实践的趋势与进展。 

平台的时间维度下呈现了: 1)四年间参与 SDGs 领域的基金会数量、项目数量和项目支出金额的整体变化情况; 2)各年度内,所有 SDGs 在基金会数量、项目数量和项目支出金额下的排名情况。 平台的空间维度下呈现了: 1)各年度内,参与 SDGs 领域的基金会、项目和项目支出在地理上的分布情况; 2)四年间各省 / 直辖市 / 自治区参与 SDGs 的基金会、项目和项目支出金额的增长率 情况; 3)四年间各省 / 直辖市 / 自治区的基金会 SDGs 关联度的变化情况; 4)各年度内,公益项目资金在地理上的流向情况; 5)各年度内,各省 / 直辖市 / 自治区的基金会对不同的 SDG 的关注程度。 的前 10 个基金会。 除此之外,平台还分别以项目总支出和净资产为指标,呈现了中国对 SDGs 贡献最高 参照第二章的数据分析方法,单个项目往往同时与多个 SDGs 相关,分类结果呈现时 仅取关联度最高的前 3 个 SDGs;基金会与 SDGs 的对标亦然,仅取根据其项目分类结果呈 现关联度最高的前 3 个 SDGs。因此,由于重复计数,每个 SDG 下的项目基金会总数 / 项 目总数 / 项目支出总数一般大于实际总数,分析结果呈现的比例及动态趋势相较于绝对数 量更具有参考价值。

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