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Enregistrement W2130067712 · doi:10.1080/00049180802419237

Environmental Volunteering: motivations, modes and outcomes

2008· article· en· W2130067712 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas G. Measham, Guy Barnett

Notice bibliographique

RevueAustralian Geographer · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Botanical Gardens, Kew
Mots-clésUnderpinningGovernment (linguistics)Public relationsNatural resourceFocus groupResource (disambiguation)SociologyEnvironmental resource managementPsychologyBusinessPolitical scienceMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volunteers play a key role in natural resource management: their commitment, time and labour constitute a major contribution towards managing environments in Australia and throughout the world. From the point of view of environmental managers, much interest has focused on defining tasks suitable to volunteers. However, we argue that an improved understanding of what motivates volunteers is required to sustain volunteer commitments to environmental management in the long term. This is particularly important given that multiple government programs rely heavily on volunteers in Australia, a phenomenon also noted in the UK, Canada, and the USA. Whilst there is considerable research on volunteering in other sectors (e.g. health), there has been relatively little attention paid to understanding environmental volunteering. Drawing on the literature from other sectors and environmental volunteering where available, we present a set of six broad motivations underpinning environmental volunteers and five different modes through which environmental volunteering is manifested. We developed and refined the sets of motivations and modes through a pilot study involving interviews with volunteers and their coordinators from environmental groups in Sydney and Bass Coast. The pilot study data emphasise the importance of promoting community education as a major focus of environmental volunteer groups and demonstrate concerns over the fine line between supporting and abusing volunteers, given their role in delivering environmental outcomes.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations251
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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