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Enregistrement W2052633163 · doi:10.3727/108354215x14205687167662

Volunteer Experiences on Organic Farms: A Phenomenological Exploration

2015· article· en· W2052633163 sur OpenAlexaff
Maggie C. Miller, Heather Mair

Notice bibliographique

RevueTourism Analysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenology (philosophy)TourismSociologyConsciousnessHarmony (color)Lived experienceInterpretative phenomenological analysisPhenomenonHermeneutic phenomenologyPsychologyEnvironmental ethicsSocial scienceEpistemologyQualitative researchPolitical sciencePsychoanalysisLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an exploration of the understudied phenomenon of volunteering on organic farms, a movement associated with World Wide Opportunities on Organic Farms (WWOOF). Using a hermeneutic phenomenological lens influenced by philosophies of Hans George Gadamer, this article illuminates experiences of volunteers on organic farms in Argentina, experiences we denote as “organic volunteering.” Our use of phenomenology provides an opportunity to develop deeper understandings of these lived experiences and what they mean to volunteers. Data collection and analysis of active interviews and participant observation with volunteers revealed a central understanding of opening to living in interconnectedness, which is underpinned by six horizons of understanding: 1) reconnecting, 2) exchanging knowledge, 3) experiencing harmony, 4) bonding with others, 5) consciousness raising, and 6) transforming. Our work suggests that while these experiences are likely similar to volunteer or even alternative tourism broadly defined, organic volunteering encompasses aspects that may extend beyond what has been put forward by volunteer tourism researchers, and is perhaps its own niche of alternative tourism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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