Nonprofits and the Promotion of Civic Engagement: A Conceptual Framework for Understanding the "Civic Footprint" of Nonprofits within Local Communities
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The literature suggests that nonprofit organizations provide civic benefits by promoting engagement within local communities. However, there exists minimal empirical evidence describing the ways in which nonprofits actually undertake this role. In order to address this omission, we conducted interviews with personnel of nonprofit organizations in one rural community in the United States. Our preliminary findings indicate that nonprofit organizations promote civic engagement through programs and activities that: 1) engage volunteers and donors; 2) bring community members together; 3) collaborate with organizations within and beyond the community; and 4) promote community education and awareness. Together, these findings help to develop a working model to understand the civic footprint of nonprofit organizations with methodological implications for future research that would seek to measure the extent to which nonprofits promote civic engagement. Il est normal de supposer que les associations à but non lucratif favorisent l’engagement du citoyen dans les communautés locales. Cependant, il existe peu de données empiriques sur la manière dont ces associations assument véritablement ce rôle. Pour combler ce manque, nous avons mené des entretiens semi-directifs approfondis auprès du personnel d’associations à but non lucratif dans une petite communauté rurale aux États-Unis. Nos résultats préliminaires indiquent que ces associations motivent les citoyens à s’impliquer quand elles offrent des programmes et des activités qui : 1) intéressent les bénévoles et les donateurs; 2) rassemblent directement ou indirectement les membres de la communauté; 3) collaborent avec d’autres associations tant au sein de la communauté qu’au-delà de celle-ci; et 4) encouragent l’éducation et la conscientisation communautaires. Ces constats aident à établir un modèle pour mieux comprendre la présence civique des associations à but non lucratif dans les communautés et indiquent une piste à suivre pour des recherches futures qui examineraient l’influence de ces associations sur le niveau de participation civique.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».