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Enregistrement W2049317296 · doi:10.1002/nml.21072

Degree and Direction of Paid Employee/Volunteer Interchange in Nonprofit Organizations

2013· article· en· W2049317296 sur OpenAlexaffabout
Antony Chum, Laurie Mook, Femida Handy, Daniel Schugurensky, Jack Quarter

Notice bibliographique

RevueNonprofit Management and Leadership · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterchangeabilityWorkloadQuarter (Canadian coin)BusinessDegree (music)MarketingPublic relationsPsychologyManagementPolitical scienceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study builds on an earlier one (Handy, Mook, and Quarter 2008) that examined the degree of interchangeability between volunteers and paid employees in nonprofit organizations. In the current study, we surveyed 836 nonprofits in Canada to understand what factors determine the degree of interchange between paid employees and volunteers, bearing in mind that this interchange can go in two directions: paid employees for volunteers and volunteers for paid employees. We found the degree of interchange to be widespread and in both directions. One of the most important predictors of the likelihood of interchange was the number of full‐time employees, suggesting that interchangeability occurs less frequently in organizations with a larger number of employees than in those with fewer employees. Religious congregations and organizations with workload increases were more likely to interchange tasks among volunteers and paid staff.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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