MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1557216421

Current Trends in the Selection, Training and Support of Australian and Canadian Volunteers: The Issue of Volunteer Stress

2007· article· en· W1557216421 sur OpenAlexaboutno aff
Nikola Balvin, Jackie Bornstein, Di Bretherton

Notice bibliographique

RevueQueensland's institutional digital repository (The University of Queensland) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Public relationsTraining (meteorology)Project commissioningMedical educationSoftware deploymentPersonnel selectionPublishingVolunteerSelection (genetic algorithm)PsychologyPolitical scienceMedicineManagementSociologyEngineeringLawSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies of humanitarian aid fieldwork report increased stress levels among workers, urging agencies to improve pre-departure training and field support. The first part of the present study examined agency selection, training and support mechanisms, while the second part examined volunteers’ perceptions of their field placements. Representatives from four Australian and three Canadian volunteer sending agencies participated in structured interviews, revealing that agencies in these countries operate similarly, but most need some improvement in their volunteer selection, training and support processes. Particular attention is needed in areas of stress management and re-entry shock. In the second part, thirteen Australian and five Canadian volunteers from the interviewed agencies participated in focus groups. Participants reported gaining valuable skills, cultural knowledge and career prospects, but also indicated that more stress management training was needed before deployment and upon re-entry into the home culture. The findings lead to recommendations for cooperation between agencies, governments and academic institutions to improve and broaden the applicability of volunteer skills and experiences. Suggestions for future research are also made.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQueensland's institutional digital repository (The University of Queensland)Même sujetTourism, Volunteerism, and DevelopmentTravaux en français237 207