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Enregistrement W1994604785 · doi:10.1017/s0714980810000802

Goals and Personal Resources that Contribute to the Development and Agency Attachment of Older Adult Volunteers

2011· article· fr· W1994604785 sur OpenAlexaff
Alayna A. Gillespie, Benjamin H. Gottlieb, Scott B. Maitland

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Nous avons examiné la contribution bénévolat (N = 100) pour développer le rôle bénévolat et l’attachement aux agences des personnes âgées. Informé par un cadre intégrant la réglementation du développement et la théorie de la selectivité socio-affective, nous avons testé une double hypothèse pour la prémisse que le développement de plus grand rôle et l’attachement à l’agence serait vécue par (1) les personnes âgées qui avaient des objectifs multiples pour le bénévolat, et (2) les personnes âgées qui ont poursuivi ces objectifs en faisant une plus grande utilisation de leurs ressources sociales par rapport à leur physique et leurs ressources cognitives. Les deux hypothèses ont été corroborées. Les personnes âgées qui ont des motifs nombreux pour le bénévolat, et qui maximisent l’utilisation de leurs compétences et de leurs comportements sociales, sont plus fortement attachées à leur organisme d’acceuil et atteindre des niveaux plus élevés de développement du rôle bénévole. Les implications pour le domaine du volontariat sont discutées.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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